基于粒子群的支持向量机图像识别

为了实现对田间水稻缺素的精准识别，构建一个图像识别系统.对该系统所采用的图像采集、图像分割、基于支持向量机图像分类等算法进行研究.首先，根据田间水稻的缺素现象进行图像采集和处理.然后提取图像与氮元素相关的颜色特征.在分析比较 SVM 算法对图像分割的基础上，提出一种基于改进粒子群算法进行 SVM 参数优化算法模型(即 IPSO-SVM).最后，对实验进行设置，对算法模型与其他算法进行测试对比.实验结果表明：对水稻缺素诊断的准确率达到95．45％，基本满足田间水稻缺素的科学诊断要求.