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摘要:
针对目前烟草病害诊断专家系统依靠肉眼获取病害特征,致使病害诊断存在不确定性、误判等现象,提出了一种基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法以诊断病害.通过图像处理技术分割病害图像病斑,提取病斑的颜色、纹理、形状特征,依据双编码遗传算法和支持向量机识别病害模型对病斑特征降维,以获取表征病害的有效特征及权重.将有效特征归一化处理后与病害图像数据库系统中的病斑特征进行图像相似度距离计算,按距离大小返回一批相似图像,依据相似图像获取病害描述及防治措施.以烟草7种常见病害进行试验表明,融合病斑的颜色、纹理、形状特征检索病害图像,查准率和查全率明显比用单个特征检索的高.用这种方式诊断烟草病害,不但有较高的病害识别率,还能使诊断结果可视化,将其用于烟草病害诊断专家系统,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供条件.
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文献信息
篇名 基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法
来源期刊 河南农业科学 学科 农学
关键词 基于内容的病害图像检索 图像分割 病害图像特征提取 特征融合 图像相似度 烟草病害
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 植物保护
研究方向 页码范围 71-76
页数 6页 分类号 S435.72
字数 5079字 语种 中文
DOI 10.15933/j.cnki.1004-3268.2015.02.015
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 濮永仙 德宏师范高等专科学校计算机科学系 22 71 6.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
基于内容的病害图像检索
图像分割
病害图像特征提取
特征融合
图像相似度
烟草病害
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
河南农业科学
月刊
1004-3268
41-1092/S
大16开
郑州市农业路1号
36-32
1972
chi
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