基于核K-均值聚类算法的植物叶部病害识别
针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K-均值聚类以及植物病害识别.试验涉及的4种玉米病害识别正确率达82.5%,核K-均值聚类方法适合玉米叶部病害分类.
植物病害、病害识别、核K-均值聚类
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TP391.4;S431.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目30471138
2009-05-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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