基于图像技术的玉米叶部病害识别研究
Journal of Anhui Agricultural University（2016）
Abstract
针对野外光照条件下玉米叶部病害的图像识别问题,采用Retinex算法进行图像增强,消除光照的不利影响,在R-G灰度空间中运用自动阈值法进行病斑图像分割,提取病斑的颜色、纹理及不变矩特征,并采用主成分分析和支持向量机相结合的方法进行玉米叶片常见病害的分类识别.实验结果显示,小斑病、锈病和弯孢菌叶斑病的总识别精度为90.74％.表明本研究方法在自然光照环境下可获得良好的病害识别效果,具有一定的实用价值.
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