农机化研究
農機化研究
농궤화연구
JOURNAL OF AGRICULTURAL MECHANIZATION RESEARCH
2012年
10期
29-32
,共4页
苹果病害%水平集%特征提取%图像识别%支持向量机
蘋果病害%水平集%特徵提取%圖像識彆%支持嚮量機
평과병해%수평집%특정제취%도상식별%지지향량궤
为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑.根据病斑特点,提取H,S,V等3个通道的2个低阶颜色矩作为颜色特征,基于灰度共生矩阵提取8个特征参数作为纹理特征,提取病斑的Hu不变矩作为形状特征.在对特征进行优选的基础上,构建支持向量机病害识别模型.实验结果表明,用优选的15个特征和支持向量机识别模型,对3种病害的平均正确识别率达到90％,可以有效识别苹果果实病害.
為實現自然場景下低分辨率蘋果果實病害的智能識彆,對穫取圖像進行預處理,採用改進的水平集交互式分割方法提取病斑.根據病斑特點,提取H,S,V等3箇通道的2箇低階顏色矩作為顏色特徵,基于灰度共生矩陣提取8箇特徵參數作為紋理特徵,提取病斑的Hu不變矩作為形狀特徵.在對特徵進行優選的基礎上,構建支持嚮量機病害識彆模型.實驗結果錶明,用優選的15箇特徵和支持嚮量機識彆模型,對3種病害的平均正確識彆率達到90％,可以有效識彆蘋果果實病害.
위실현자연장경하저분변솔평과과실병해적지능식별,대획취도상진행예처리,채용개진적수평집교호식분할방법제취병반.근거병반특점,제취H,S,V등3개통도적2개저계안색구작위안색특정,기우회도공생구진제취8개특정삼수작위문리특정,제취병반적Hu불변구작위형상특정.재대특정진행우선적기출상,구건지지향량궤병해식별모형.실험결과표명,용우선적15개특정화지지향량궤식별모형,대3충병해적평균정학식별솔체도90％,가이유효식별평과과실병해.
