基于多分类SVM的石榴叶片病害检测方法

• 作者: 王燕妮 贺莉
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 图像处理 叶病检测 K均值聚类 特征提取 LSVM分类
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 191-195
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.09.038

摘要

石榴是陕西临潼广泛种植的水果作物之一;石榴的生产力由于其果实、茎和叶中各种类型的疾病引起的感染而降低,叶片病害主要由细菌、真菌、病毒等引起;疾病是限制水果产量的一个主要因素,疾病往往难以控制,如果没有准确的疾病诊断,就不能在适当的时间采取适当的控制行动;图像处理技术是植物叶片病害检测和分类中广泛应用的技术之一,旨在利用支持向量机分类技术对石榴叶片病害进行检测和分类;首先用K均值聚类法分割出病变区域,然后提取颜色和纹理特征,最后采用LSVM(线性支持向量机)分类技术对叶片病害类型进行检测;所提出的系统可以成功地检测和分类所检查的疾病,准确率为89.55％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王燕妮		35	176	6.0	12.0
2	贺莉		1	0	0.0	0.0