基于过渡区研究的黄瓜病害识别方法

• 作者: 宋涛 张明辉 徐文超 徐晓辉 程鑫 董松 赵睿
• 来源期刊: 南方农业学报
• 关键词: 黄瓜 病害识别 图像分割 过渡区 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 农业信息技术·农业经济
• 页码范围: 2119-2126
• 页数: 8页
• 分类号: S436.421|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1191.2019.09.31

摘要

[目的]针对黄瓜生长过程中常见的霜霉病、白粉病和靶斑病,提出改进的病害识别方法,为黄瓜病害自动识别提供一种技术支持.[方法]将RGB模型的病害图像转换到HSV和YUV颜色空间,通过OTSU筛选,获取阈值分割效果最好的HSV颜色空间的V分量,综合全阈值法和局部动态阈值法对V分量进行分割,获取病斑区和过渡区的分割图像.分别提取病斑区和过渡区的颜色和形状特征,基于支持向量机(Support vector machines,SVM)进行病害识别.[结果]以采集的240幅病害图像为研究样本,当惩罚参数C=32,核函数参数γ=1时,基于病斑区和过渡区在颜色和形状方面的22个特征数据,SVM分类器对霜霉病、白粉病和靶斑病3种病害的识别率分别达83.3％、76.7％和90.0％,对比仅以病斑区的11个特征数据为基础的识别结果,增加过渡区特征数据之后,黄瓜病害识别率有较大提升,分别提高26.6％、13.4％和16.7％(绝对值).[建议]未来研究中应拓展黄瓜病害研究的种类,在进行病害识别时应将病害发展程度及病害的混合性考虑在内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋涛	河北工业大学电子信息工程学院	43	197	8.0	12.0
2	徐晓辉	河北工业大学电子信息工程学院	53	364	11.0	15.0
3	董松	河北工业大学电子信息工程学院	2	1	1.0	1.0
4	程鑫	河北工业大学电子信息工程学院	3	1	1.0	1.0
5	赵睿	河北工业大学电子信息工程学院	2	0	0.0	0.0
6	张明辉	河北工业大学电子信息工程学院	5	1	1.0	1.0
7	徐文超	河北工业大学电子信息工程学院	4	3	1.0	1.0