水稻纹枯病图像识别处理方法研究

• 作者: 吴娜 李淼 袁媛 陈雷
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻纹枯病 图像识别 病害诊断 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 84-87,92
• 页数: 5页
• 分类号: S431.11|TP391.41
• 字数: 3424字
• 语种: 中文

摘要

为了实现水稻病害的自动检测,设计并实现了一种基于支持向量机的水稻纹枯病识别方法. 首先利用R分量和中值滤波进行图像预处理,然后利用改进的图切割方法进行病斑分割,再提取病斑的颜色和纹理特征,最后利用支持向量机方法对水稻纹枯病进行分类识别. 结果表明:识别准确率达到95%,能够满足实际应用的需求. 本研究结果可以为水稻病害的自动识别提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雷	中国科学院合肥智能机械研究所	44	367	11.0	17.0
2	李淼	中国科学院合肥智能机械研究所	155	1490	17.0	35.0
3	袁媛	中国科学院合肥智能机械研究所	21	233	8.0	15.0
4	吴娜	中国科学院合肥智能机械研究所	20	91	6.0	9.0