【摘 要】
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为了提高棉花病害的识别率,提出了一种在自然环境条件下基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法。该方法以轮纹病、角斑病、褐斑病和盲椿象为研究对象,将病害棉花图像从RG
【机 构】
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中国农业大学工学院,中国农业大学信息与电气工程学院,现代农业装备优化设计北京市重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(编号:KYCX2011072)
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为了提高棉花病害的识别率,提出了一种在自然环境条件下基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法。该方法以轮纹病、角斑病、褐斑病和盲椿象为研究对象,将病害棉花图像从RGB颜色空间转换到HSI和L＊a＊b＊颜色空间,应用Otsu算法对H分量、a＊分量和b＊分量进行阈值分割,通过H＋a＊＋b＊分量与原始图像的交集提取棉花病斑区域,利用颜色矩和灰度共生矩阵分别提取病斑的颜色和纹理特征,并结合粗糙集理论和BP神经网络,实现特征向量的优选,和棉花病害的识别。通过比较试验发现,粗糙集理论能有效减少特征维数,使提取的全部
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