【摘 要】
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针对玉米生长期叶部病害的图像,以图像模式识别技术提取病害玉米叶片图像的有效特征,对目标图像进行去噪、增强。引入HSI模型进行颜色特征提取,引入光滑度、平均灰度等6个参
【机 构】
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河北农业大学信息科学与技术学院,保定学院信息技术系
【基金项目】
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河北省保定市科学研究与发展计划(编号:12ZN021)
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针对玉米生长期叶部病害的图像,以图像模式识别技术提取病害玉米叶片图像的有效特征,对目标图像进行去噪、增强。引入HSI模型进行颜色特征提取,引入光滑度、平均灰度等6个参数进行纹理特征提取。针对传统的BP神经网络算法所存在的学习过程收敛速度慢、算法易陷入局部极小点和鲁棒性差等缺陷,引入遗传算法对其进行优化和改进,使之具备准确分类并识别玉米叶部病害的能力,在此基础上构建了玉米叶部病害图像识别系统,通过测试比较,证明该系统能够准确识别玉米作物的叶部病害。
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