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第28卷第4期增刊 仪器仪表学报 V01．28No．4 Chinese 2007年4月 JournalofSclentificInstr哪ent ADr．2007 基于支持向量机的黄瓜病叶彩色图像分割。 田有文1，李天来2 (1沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110161 2沈阳农业大学园艺学院沈阳l10161) 摘要：对黄瓜病叶进行精确的分割是自动分析与识别黄瓜病害的关键环节。本文将分割问题转化为分类问题，利用支持 向量机(sVM)实现黄瓜病叶彩色图像分割。为了获得最佳的分割效果，对采用样本数量及核函数的分割结果进行了详细的 比较和分析。实验结果表明，该算法具有分割速度快、准确率高及泛化性强等优点。 关键词：图像分割；支持向量机(sⅥ巾；黄瓜病叶；棱函数 Color ofcucumberleaf vector image disease machines segmentation usingsupport Tian Youwenl。LiTianlai2 ‘1 Elcc打k c0№ge0flnf。矾ti嗷。丑d Agn嘲札r。l n0161，吼l越 E#gi删rlng，sh吼弭ngLhtwH订y．Sh吼》nng 2(MZe∥0，Hon缸“￡f“坩，瓢跚粥“gAgr甜“Z￡“mZ哳iw舟叻，S^翻瑚增】如j6j，@i船) Thee)【act ofcucumber is Abst瑚ct： segmentation diseaseleafa to and cucumber keya髓lyzingrecognizing diseaseautomaticallnovelcolor image scheme Vector y．A segmentationusingSupporr was To the ofreal and weremade proposedimproveperformance analysis by inlages，detailedcompa“sons different resultsshowthatthe a— choosirlg functions．The samples，kemel experimental proposedalg。^thm chieves more androbust． rapid，accurate vector disease functions Keywords：iHlage macKnes(S1VM)；cucumberleaf；kemel segm眈ta幻n；support
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