多特征融合的农作物病害图像识别

• 作者: 马玉琨 刘子琼 张文武 冯向荣
• 来源期刊: 河南科技学院学报（自然科学版）
• 关键词: 病害识别 多特征融合 局部二值化模式 灰度共生矩阵 农业图像 支持向量机
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 45-50,57
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-9473.2021.04.006

摘要

病害对农作物的产量和质量造成了严重的影响.以往对病害的检测主要依靠人工完成,存在较强的主观性,且滞后严重.为了实现农作物病害的自动以及智能检测,基于计算机视觉,提出多特征融合的病害识别方法.提取农作物图像的局部二值化模式和灰度共生矩阵特征,分别输入支持向量机分类器并做分数级融合,进而分类识别,探讨多特征融合对于病斑信息提取精度的影响.实验结果表明所提多特征融合分类方法丰富了图像信息量,可有效识别农作物病害,在小麦和水稻两种作物6种病害的数据集上测试识别精度为89.3％.同时所提方法可有效识别作物种类,小麦、水稻两种作物的分类精度为99.7％.所提方法为田间智能诊断提供了技术支撑.