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基于颜色和纹理特征的大麦主要病害识别研究 总被引：5，自引：1，他引：4
为提出一种在自然环境条件下基于采集图像的颜色一阶与二阶矩和纹理LBP算子改进模式综合特征参数的大麦病害识别方法,以甘肃河西地区发生的大麦白粉病、云纹病和条锈病为研究对象,采用颜色矩和LBP算子均匀模式综合特征参数来提取大麦病斑的颜色和纹理特征,并将该特征向量作为输入向量构建以径向基为核函数的支持向量机(SVM)分类器模型。利用SVM分类模型对采集到的355幅病害图像进行实例分析,结果表明当径向基参数时,大麦病害整体识别正确率达84.7458%。本研究为农田大麦病害诊断提供了有效的分析手段,验证分类模型在大麦病害研究中的可行性,并可为其他农作物病害诊断提供借鉴和参考。 相似文献
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基于神经网络的大麦病害识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
试验首先提取甘肃大麦病斑的颜色和纹理特征,以特征向量为输入向量来构造大麦病害神经网络分类器模型.然后利用神经网络对采集到的训练集病害图像进行分类模型训练,最后以随机选取的两组测试图像进行了分类试验.结果表明:大麦病害神经网络分类器模型对甘肃大麦病害的整体识别正确率达到86.7%以上.因而,基于神经网络的大麦病害图像识别研究为大麦田间病害归类诊治提供了新型技术,为西北特别是甘肃大麦病害的早期诊断与科学防治奠定了技术基础. 相似文献
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