基于特征融合与局部判别映射的苹果叶部病害识别方法

• 作者: 张善文 彭进业 李超
• 来源期刊: 广东农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 植物病害识别 特征融合 自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP) 支持向量机(SVM) 改进局部判别映射(LDP)
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 农业工程·信息技术
• 页码范围: 134-139,封3
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16768/j.issn.1004-874X.2016.10.024

摘要

针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法.首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类.在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭进业	西北大学信息科学与技术学院	99	701	13.0	21.0
2	张善文	西京学院信息工程学院	54	275	8.0	15.0
3	李超	西北大学信息科学与技术学院	16	103	5.0	10.0