基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法

• 作者: 张连宽 李就好 熊美东 田凯 黄志豪
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 机器视觉 病害 褐纹病 判别分析 茄子
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 184-189
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.z1.026

摘要

目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性，难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段，结合图像处理与模式识别技术，重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数，提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI（hue-saturation-intensity）颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点，利用H分量图像提取病斑，获取病斑图片，然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量，并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集，构建Fisher判别函数对测试集进行分类，试验结果表明，对茄子褐纹病的识别准确率达到90%，说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别，为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李就好	华南农业大学水利与土木工程学院	72	630	14.0	21.0
2	张连宽	华南农业大学数学与信息学院	18	78	4.0	8.0
3	田凯	华南农业大学水利与土木工程学院	4	47	3.0	4.0
4	黄志豪	华南农业大学水利与土木工程学院	4	62	4.0	4.0
5	熊美东	华南农业大学水利与土木工程学院	2	37	2.0	2.0