10.16768/j.issn.1004-874X.2016.10.024
基于特征融合与局部判别映射的苹果叶部病害识别方法
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.
植物病害识别、特征融合、自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)、支持向量机(SVM)、改进局部判别映射(LDP)
43
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61473237;陕西省教育厅自然科学研究项目2013JK887
2017-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
134-139,封3