【摘 要】
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利用数字图像处理和支持向量机技术实现对植物叶部常见病害的自动识别,以葡萄叶部常见的白粉病、黑腐病、霜霉病为研究对象,对采集的图像进行预处理后,提取病斑区域形状、颜
【基金项目】
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河北省科技支撑计划(编号:16220308D);河北省石家庄市科技支撑计划(编号:161130032A)
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利用数字图像处理和支持向量机技术实现对植物叶部常见病害的自动识别,以葡萄叶部常见的白粉病、黑腐病、霜霉病为研究对象,对采集的图像进行预处理后,提取病斑区域形状、颜色和纹理的共15个特征,利用支持向量机分类器对葡萄叶部常见病害进行分类识别。结果表明,与其他核函数相比,径向基核函数对葡萄叶部病害测试样本的识别率最高,正确率达95.00%,说明利用计算机视觉技术实现对葡萄叶部常见病害的自动识别是可行的;通过多次试验可以得出,利用多特征组合进行识别可以有效地提高葡萄叶部常见病害的识别准确率。
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