文献类型：期刊文章

作　　者：刘君[1] 王振中[1] 李宝聚[2] 郇中丹[1] 黄海洋[1]

机构地区：[1]北京师范大学数学科学学院数学与复杂系统教育部重点实验室,北京100875 [2]中国农业科学院蔬菜花卉研究所,北京100875

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.11071023);国家高技术研究发展计划(863)(No.2006AA10Z210)

年　　份：2012

卷　　号：48

期　　号：13

起止页码：154-158

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了实现对作物病害检测与防治的自动化,构建了一个基于叶片病斑图像处理的计算机诊断系统,以实现作物叶部病害的自动识别。该系统依据作物病叶颜色差异,用EM算法和偏微分方程水平集模型等图像分割算法,从图像中获取完整准确的病斑;然后提取病斑的颜色、形状和纹理特征,运用主成分分析方法对数据进行降维处理;最后采用神经网络和支持向量机方法对这些特征进行学习与分类,以及病害识别。系统已试用于黄瓜、番茄等园艺作物叶部病害的自动诊断与识别,其优点是自动化程度高,识别准确率在一定条件下较好。

关 键 词：叶部病害 自动识别 图像分割 EM算法 水平集方法

分 类 号：S431.192] S431.9]