文献类型：期刊文章

作　　者：田凯[1] 张连宽[2] 熊美东[1] 黄志豪[1] 李就好[1]

机构地区：[1]华南农业大学水利与土木工程学院,广州510642 [2]华南农业大学数学与信息学院,广州510642

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家星火计划(2013GA780002);广东省自然科学基金博士启动(S2013040015381)

年　　份：2016

卷　　号：32

期　　号：S1

起止页码：184-189

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性,难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段,结合图像处理与模式识别技术,重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数,提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点,利用H分量图像提取病斑,获取病斑图片,然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量,并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集,构建Fisher判别函数对测试集进行分类,试验结果表明,对茄子褐纹病的识别准确率达到90%,说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别,为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。

关 键 词：图像识别 机器视觉 病害 褐纹病 判别分析  茄子

分 类 号：TP391.41] S436.411[计算机类]