基于支持向量机的小麦条锈病和叶锈病图像识别imagerecognitionof.pdfVIP

中国农业大学学报 ， （）： ２０１２ １７２ ７２７９ 　 － ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａＡ ｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔ 　 　 　 ｇ 　 ｙ 基于支持向量机的小麦条锈病和叶锈病图像识别 李冠林 马占鸿 王海光＊ 　 　 （ ， ） 中国农业大学农学与生物技术学院 北京 １００１９３ ， ， 摘 要 为了解决生产中小麦条锈病和叶锈病症状难以区分的问题 提高识别率和精度 提出了一种基于支持向 　 　 。 ， 量机和多特征参数的小麦条锈病和叶锈病图像分类识别方法 利用图像裁剪方法获取典型症状的子图像 采用中 ， ＿ ， 、 值滤波算法对图像进行去噪 利用Ｋ ｍｅａｎｓ硬聚类算法实现病斑分割 提取病斑区域的形状 颜色和纹理特征空 ， 。 ， 间的 个特征参数 设计支持向量机分类器进行分类识别 根据优选的 个特征参数 利用以径向基函数作为 ５０ ２６ 。 ： ， 核函数的支持向量机对这 种小麦锈病图像进行识别 结果表明 训练样本识别率均为 测试样本识别率 ２ ９６．６７％ ； ， 。 均为 与其他核函数相比 径向基核函数最适合于这 种小麦锈病的识别 所提出的基于支持向量机的方法 １００％ ２ 可有效地进行小麦条锈病和叶锈病的图像识别。 ； ； ； ； ； 关键词 小麦条锈病 小麦叶锈病 支持向量机 图像识别 特征提取 核函数 　 中图分类号 ； 文章编号 （ ） 文献标志码 ＴＰ ３９１．４１ Ｓ１２６ １００７４３３３２０１２０２００７２０８ Ａ 　 　 　 　　　 　 － － － 　　　 　 Ｉｍａｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｏｆｗｈｅａｔｓｔｒｉｅｒｕｓｔａｎｄｗｈｅａｔｌｅａｆｒｕｓｔ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ｇ ｇ ｐ ｂａｓｅｄｏｎｓｕ ｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ 　 　 ｐｐ 　 　 ＊