我国是世界上种植食葵面积最大的国家,而向日葵是我国农业种植中重要的经济作物。随着向日葵种植面积的逐渐扩大,向日葵病害日益猖獗,因此准确识别与有效防治向日葵病害对我国经济发展极为重要。传统方法使用专门设备采集向日葵叶部病害图像,然后在计算机进行图像处理分析,不能够及时、便捷的完成病害识别,存在很大的局限性,难以满足现代农业的发展需求。近年来,随着数字图像处理技术、计算机技术以及网络技术的迅猛发展,Android移动端的普及,为向日葵病害识别系统开发提供了新的平台。本文主要利用Android系统手机采集图像,结合数字图像处理技术,综合了网络通信以及模式识别等技术,进行基于移动互联网的向日葵叶部病害图像采集与识别系统的研究。主要针对向日葵叶部病害做了深入研究,以向日葵黑斑病、细菌性叶斑病、白粉病、霜霉病为研究对象,提出了一种基于移动互联网的向日葵叶部病害图像采集与识别系统。首先,用户使用Android移动端选取待识别图像,将该图像从Android移动端通过TCP/IP网络通信协议发送到服务器端。然后,服务器端接收到图像后,调用图像识别算法对该图像进行识别处理。第一,图像预处理:图像预处理主要目的是去除图像中的干扰信息,恢复保留有用信息,同时增强有用信息的可靠性。第二,图像特征提取:选取待识别图像有效的特征参数作为病害识别的特征输入向量,它是诊断识别对象时唯一的数据依据。第三,向日葵叶部病害图像识别诊断:本文采用SVM算法和SIFT算法对向日葵病害进行诊断识别,得到识别结果信息。最后,服务器端将识别结果及病虫害治疗方法通过TCP/IP网络通信协议反馈给Android移动端,移动端接收到相关病害信息后,用户可以根据病害信息对农作物进行适当的处理,为用户提供了及时的农业指导。