| 基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法 |
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| 引用本文： | 王献锋,张善文,孔韦韦.基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法[J].广东农业科学,2016,43(9):140-145. |
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| 作者姓名： | 王献锋 张善文 孔韦韦 |
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| 作者单位： | 西京学院工程技术学院,陕西西安,710123 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61473237)，陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM2-6096) |
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| 摘 要： | 基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。
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| 关 键 词： | 自适应对称局部二值模式 病害叶片图像分割 作物病害识别 最近邻分类器 |
Adaptive center-symmetric local binary patterns for crop disease recognition |
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