基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法

摘要：

目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性，难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段，结合图像处理与模式识别技术，重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数，提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI（hue-saturation-intensity）颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点，利用H分量图像提取病斑，获取病斑图片，然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量，并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集，构建Fisher判别函数对测试集进行分类，试验结果表明，对茄子褐纹病的识别准确率达到90%，说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别，为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。

关键词：图像识别、机器视觉、病害、褐纹病、判别分析、茄子

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家星火计划2013GA780002;广东省自然科学基金博士启动S2013040015381

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：184-189