论文部分内容阅读
【目的】探索基于形状特征和支持向量机(SVM)的茶叶病害识别方法,为茶叶病害的智能准确识别提供技术支撑。【方法】采集贵州铜仁茶区茶炭疽病、茶饼病、茶白星病的病斑图像,使用MATLAB提取并计算3种病害的病斑面积、周长、外接矩形和外接椭圆面积、复杂性、伸长度、矩形度、圆度、面积凹凸比8种形状特征值,分别建立基于单一形状特征和复杂性、伸长度、矩形度、圆度及面积凹凸比5种组合形状特征、4种不同核函数的SVM,对3种茶叶病害进行分类识别,比较其正确识别率,筛选最优识别算法。【结果】基于单一特征的SVM对3种