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基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别 总被引：1，自引：2，他引：1
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:当病斑图像尺寸归一化为32×32像素,利用归一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V归一化后的组合特征)构建的病害识别SVM模型最优,其训练集识别正确率为94.91%,测试集识别正确率为87.48%。本研究基于深度学习和SVM所建立的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害。 相似文献
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针对水稻稻瘟病诊断中存在的工作量大、效率较低且主观性强的问题,基于改进的粒子群优化支持向量机模型提出水稻稻瘟病的图像快速识别新方法。首先,采用基于超绿特征的最大类间方差法分割病害图像病斑,利用主成分分析快速得到病斑颜色和形状特征的主分量,构建水稻病害图像特征数据库。其次,提出牵引切换延迟粒子群优化算法优化支持向量机模型的识别方法。通过延迟信息的选择策略和牵引操作,使粒子跳出局部最优,更快收敛到全局最优。选取最优化算法性能测试函数Ackley函数、Rosenbrock函数和Sphere函数评估算法性能。仿真结果表明牵引切换延迟粒子群优化算法的寻优能力优于传统的粒子群优化算法且收敛速度最快。最后,分别利用牵引切换延迟粒子群,切换延迟粒子群,传统的粒子群优化支持向量机模型进行水稻稻瘟病图像识别。通过十重交叉验证,牵引切换延迟粒子群优化的支持向量机平均识别率达到96.0%,比其他3种传统优化算法提高10%以上,且召回率指标达到97.5%,训练时间仅为73.6 s。结果表明,该方法有利于提升水稻稻瘟病的识别准确率。 相似文献
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基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前烟草病害诊断专家系统依靠肉眼获取病害特征,致使病害诊断存在不确定性、误判等现象,提出了一种基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法以诊断病害。通过图像处理技术分割病害图像病斑,提取病斑的颜色、纹理、形状特征,依据双编码遗传算法和支持向量机识别病害模型对病斑特征降维,以获取表征病害的有效特征及权重。将有效特征归一化处理后与病害图像数据库系统中的病斑特征进行图像相似度距离计算,按距离大小返回一批相似图像,依据相似图像获取病害描述及防治措施。以烟草7种常见病害进行试验表明,融合病斑的颜色、纹理、形状特征检索病害图像,查准率和查全率明显比用单个特征检索的高。用这种方式诊断烟草病害,不但有较高的病害识别率,还能使诊断结果可视化,将其用于烟草病害诊断专家系统,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供条件。 相似文献
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针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。 相似文献
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烟草蛙眼病是烟叶成熟采收期普遍发生的一种叶部病害。1、症状 蛙跟病主要发生在大田期的成株叶片上,苗期也有发病。病斑比赤星病稍小,圆形,褐色、茶色或污灰色,直径2-15mm,中央为白色,边缘窄狭,深褐色,形如青蛙眼球,故名“蛙眼病”。病斑偶尔呈棱角形,中央着生灰色霉状物。病斑多发生在下部叶片上,幼嫩叶片比成熟片抗病, 相似文献
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《江苏农业科学》2018,(22)
快速准确地识别黄瓜病害类型是黄瓜病害防治的前提,针对现有基于病害叶片图像的黄瓜病害识别方法中的病斑分割和特征提取难题,提出一种基于显著区域和方向梯度直方图的黄瓜病害叶片图像分割与识别方法。首先,利用叶片图像的亮度和颜色低阶特征,结合多尺度分析确定原始采用病害叶片图像的显著图;其次,利用K-均值算法分割显著图,得到病斑图像;再提取病斑图像的方向梯度直方图特征;最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)进行病害识别。在4种常见黄瓜病害叶片图像数据库上进行测试,平均正确识别率大于90%。结果表明,该方法能够准确分割和识别复杂背景下的黄瓜病害叶片图像,为田间开放环境下实现黄瓜病害的快速自动识别提供了依据。 相似文献
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《江苏农业科学》2017,(14)
识别苹果病害是一个重要的研究课题,该研究成果对大面积苹果病害监测具有重要意义。针对苹果常见的3种叶部病害,提出一种基于颜色特征和差直方图的苹果叶部病害识别方法。首先采用改进的mean-shift图像分割算法分割病害叶片图像的病斑,然后计算病斑的颜色特征和差直方图作为病害的分类特征。该特征不仅反映病斑图像的灰度统计信息,还反映病斑图像的空间特征和灰度的渐变度,而且对病斑图像的光照、平移、旋转具有不变性。最后利用支持向量机识别病害类型。在3种常见苹果叶部病害叶片图像数据库上的试验结果表明,该方法能够有效识别苹果常见的叶部病害,平均识别率高达96%以上。该方法为苹果病害的智能诊断系统提供了技术支撑。 相似文献
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基于GA-BP神经网络和特征向量优化组合的黄瓜叶片病斑识别 总被引：2，自引：0，他引：2
针对家庭种植水培黄瓜中用户难以准确识别病害的问题,设计了一种基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统。应用自适应小波对原始图像进行降噪处理,在HSV空间通过阈值分割结合形态学操作获得理想的黄瓜叶片图像,并通过自适应阈值分离病斑,提取病斑形态学、颜色和纹理原始特征参数。利用GA-BP神经网络定义原始特征参数对分类结果的灵敏度,递归剔除灵敏度较低的若干特征,降低特征参数的维数。根据优化后的特征参数组合,利用支持向量机对黄瓜炭疽病和白粉病进行识别。实验结果表明,本方法对黄瓜炭疽病和白粉病的综合分类正确率在96%以上。设计的方法有效提高了黄瓜病害的识别率,并为其他作物病害的智能识别提供了借鉴。 相似文献
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聚类算法在玉米叶片病斑降维识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了及时、准确地识别玉米病害,基于聚类识别算法,进行了玉米叶片病斑图像识别的对比试验。首先利用LLE算法对玉米图像降维以提取特征,然后采用K-均值算法、FCM算法和GK算法进行聚类分析,其中GK算法能够有效识别出玉米病斑图像,正确识别率高达95.5%。可见,GK模糊聚类算法对玉米病斑图像的识别效果较好。 相似文献
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为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,设计了一种基于压缩感知理论的马铃薯病害图像分类方法。采用K-奇异值分解算法(K-SVD)分别构造了马铃薯早疫病、晚疫病、灰霉病叶片图像病害字典,通过正交匹配追踪算法求解测试样本在不同病害字典下的稀疏系数矩阵,并进行图像重构,求解重构均方根误差。利用不同类别字典本身的差异性,测试样本重构时,误差最小的字典即为测试样本所属病害种类。与支持向量机识别算法相比,该方法能够自学习图像特征,大大降低了图像分割和特征提取复杂度。经对比测试,采用字典学习理论进行分类,马铃薯3种叶片病害单一病斑图片综合识别率达到95.33%,高于支持向量机分类识别算法(识别率92%)。 相似文献
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为建立准确高效的黄瓜病斑叶片的检测与识别算法提供参考,针对黄瓜叶片常见病斑检测与识别时存在的环境适应性差、识别精度低等问题,提出基于改进的SVM（支持向量机）和CNN（卷积神经网络）组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别算法。依据黄瓜设施场景特征,首先对病斑图像进行色彩增强,通过直方图均衡化对图像进行再处理,利用优化的HOG+SVM分类器对黄瓜叶片进行提取;通过稀疏滤波器及增加偏置对CNN算法进行改进,识别出叶片的病斑类别。结果表明,在黄瓜设施场景下,改进SVM和CNN组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别算法对叶片提取的查准率及差全率分别达87.21%和88.77%,对病斑的整体识别精准率为91.9%,算法实时性强,具有实际推广应用前景。 相似文献
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基于双编码遗传算法的支持向量机作物病害图像识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现作物病害的计算机识别,采用基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法,对病害图像增强处理,彩色病斑分割,特征参数提取,构建双编码遗传算法优化特征子集,并赋予权重的一对一投票策略支持向量机来分类识别作物病害进行研究.结果表明:在同等条件下,该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,特征向量减少了38％,正确率提高了6.29％. 相似文献
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基于Android的苹果叶部病害识别系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
《河北农业大学学报》2015,(6)
为快速便捷地解决苹果病害识别问题,本研究设计了基于Android的图像识别系统。采用最大类间方差法(Otsu)对病斑图形分割,提取了病斑的颜色特征,纹理特征和形状特征、运用支持向量机(SVM)对病斑进行了分类,并在服务器端建立了苹果叶部病害特征库。手机客户端采集5种苹果病害图像,上传到服务器端进行识别,并将识别结果反馈给客户端,平均正确识别率为85.33%,测试效果良好。 相似文献
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凉山烟区烤烟主要真菌性病害及其防治技术 总被引：1，自引：0，他引：1
烟草炭疽病、黑胫病、蛙眼病和赤星病是凉山烟区烤烟最主要的四大真菌性病害,该文详细描述这4种病害的发生条件和危害症状,并在此基础上提出了科学合理的防治技术。 相似文献
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基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究 总被引：13，自引：1，他引：12
【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】（1）病斑图像获取：水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,文中选用改进的mean shift图像分割算法提取病叶图像中的病斑并根据相关方程获取病斑特征信息。（2）特征参数的选择与设计：首先选取一至三阶颜色矩和颜色直方图作为病害的颜色特征参数,选取球状性、偏心率和不变矩作为病斑的形状特征参数,选取角二阶矩、对比度和相关作为病斑的纹理特征参数;然后针对相似病斑误报率高的问题提出一种病健交界特征参数,通过病斑内部、边缘和外围颜色上的差异描述该特征,并根据3个区域相互间归一化颜色直方图的欧氏距离计算该项特征参数,该参数可以用于描述病斑与健康部分交界处的特征。（3）病害识别流程的设计：根据病害在颜色、形状、纹理、病健交界4个特征上差异的显著程度设计完成病害识别流程,流程中首先通过颜色特征识别病害,对于通过颜色特征无法识别的病害再通过形态特征识别,倘若形态特征依然无法识别则通过纹理和病健交界特征进行最终识别。（4）病害识别模型的建立：将病害数据分成两部分,一部分用于建立模型,另一部分用于模型的验证;利用LibSVM程序包完成建模,其中svmtrain函数用于建立支持向量机模型,Grid程序用于优化参数,svmpredict函数用于对模型进行验证。【结果】15种水稻叶部病斑可以从复杂的背景中分割出来,并可快速准确的被识别,平均识别准确率为92.67%,平均漏报率为7.00%,最大漏报率和误报率分别为15.00%和25.00%;病健交界特征参数引入后,识别准确率提高了14.00%,平均漏报率降低了7.50%,漏报率最大降幅为20.00%,误报率最大降幅为65.00%;与用所有特征参数直接进行病害识别相比,采用本文提出的识别流程进行病害识别的准确率提高了12.67%,漏报率降低了9.33%,一些病害的漏报率和误报率降幅达30.00%以上;在识别流程各步骤中,颜色特征识别环节的平均准确率为96.71%,漏报率和误报率均未超过10.00%;形态特征识别环节的平均准确率为94.17%,漏报率和误报率均未超过15.00%;纹理和病健交界特征识别环节的平均准确率为91.50%,漏报率和误报率均未超过25.00%。【结论】利用mean shift图像分割算法可以准确分割水稻叶部病斑;基于支持向量机模型的分类方法可以对15种水稻病斑准确分类;论文中提出的病健交界特征参数以及病斑识别流程均提高了病斑的识别准确率;病健交界特征参数对提高一些相似病害的识别精度效果显著;将这些方法相结合可以有效对水稻常见叶部病害进行识别,为水稻病害的田间智能诊断提供技术支撑。 相似文献
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基于图像技术的玉米叶部病害识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献