【摘 要】
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为了快速准确识别病害种类,及时采取防治措施,文中通过图像处理技术对玉米叶部病害进行识别.首先利用中值滤波法去除图像噪声,在Lab颜色空间采用K-均值聚类方法分割图像;然后提取病斑区域的颜色、形状、纹理特征,选择HSV颜色空间各通道的一、二、三阶矩共9个特征量作为颜色特征,面积、周长、矩形度、伸长度、似球度作为形状特征,LBP提取图像的局部纹理特征量,提出一种典型相关分析方法对3组特征量进行融合;最后通过支持向量机对融合特征进行分类识别.典型相关分析既能实现特征融合,也可以有效去除特征间的冗余信息.实验结果
【机 构】
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华北理工大学 电气工程学院,河北 唐山 063210
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为了快速准确识别病害种类,及时采取防治措施,文中通过图像处理技术对玉米叶部病害进行识别.首先利用中值滤波法去除图像噪声,在Lab颜色空间采用K-均值聚类方法分割图像;然后提取病斑区域的颜色、形状、纹理特征,选择HSV颜色空间各通道的一、二、三阶矩共9个特征量作为颜色特征,面积、周长、矩形度、伸长度、似球度作为形状特征,LBP提取图像的局部纹理特征量,提出一种典型相关分析方法对3组特征量进行融合;最后通过支持向量机对融合特征进行分类识别.典型相关分析既能实现特征融合,也可以有效去除特征间的冗余信息.实验结果表明,玉米大斑病、小斑病、灰斑病、锈病的识别率分别为92.5％,92.5％,92.5％,95.0％,平均识别率为93.1％,识别精度优于3组特征量串联融合方法,大大提高了玉米病害识别准确率.
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