基于图像处理的植物叶片病害识别研究

• 作者: 张铄 谢裕睿 董建娥
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 图像分割 特征提取 SVM分类器 病害识别
• 年，卷（期）: 2021,（34）
• 所属期刊栏目: 开发案例|Development Solution
• 页码范围: 112-116
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2021.34.021

摘要

为快速辨别植物叶片病害种类并对症下药,将四种植物常见叶片病害作为识别对象,设计搭建了一个植物叶片病害识别系统,先对病斑图像进行对比度增强等预处理,然后使用K-means聚类分割算法,在HSI颜色空间和Lab颜色空间内进行对比,找出最优方法后将病斑区域从叶片中分割出.通过提取病斑的同质性、能量、近似熵、对比度等13维特征,采用SVM算法完成四种病害种类的识别,识别率达90.67％.