文献类型：期刊文章

作　　者：林彬彬[1] 邱新法[2] 何永健[1] 朱晓晨[2] 张阳[3]

Lin Binbin

机构地区：[1]南京信息工程大学地理科学学院,江苏南京210044 [2]南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044 [3]内蒙古自治区通辽市气象局,内蒙古通辽028000

出　　处：《江苏农业科学》

基　　金：国家自然科学基金(编号:41330529);江苏省第四期"333高层次人才培养工程"科研项目(编号:BRA2014373);中国气象局气候变化专项(编号:CCSF201411)

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：6

起止页码：85-91

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：茶叶是我国传统作物之一,有着重要的经济和文化价值,茶赤叶斑病、茶白星病和茶圆赤星病是我国名茶区中较为常见的3种病害,影响茶叶的产量和品质。为减少茶叶病害给农业生产带来的损失,以这3种茶叶病害为例,从图像识别角度出发,在图像分割(阈值迭代算法和最大类间方差法)提取病斑区域的基础上,运用构造指数、HSV颜色矩法、HSV颜色直方图法提取出病斑的颜色特征,并进行特征选择,最后运用K近邻算法进行茶叶病害的智能诊断识别研究。结果表明,采用最大类间方差法进行图像分割以及构造指数法进行颜色特征提取的识别率为93.33%,识别效果较好,算法复杂度低,运行速度快。此外,本研究算法实现了智能手机的茶叶病害智能实时诊断分析。

关 键 词：茶叶 图像分割 颜色特征  病害识别 智能诊断

分 类 号：TP391.41] S126[计算机类]