

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著計算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng),以及圖像處理與識別技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字圖像處理與識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛,并將成為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化與自動化的重要技術(shù)力量農(nóng)業(yè)信息采集工作量巨大,信息的實(shí)時性和準(zhǔn)確性是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究領(lǐng)域普遍關(guān)注的問題,如何及時快速地進(jìn)行農(nóng)作物病害的準(zhǔn)確判斷一直是計算機(jī)技術(shù)面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究工作的一項(xiàng)重要內(nèi)容作物的病蟲草害嚴(yán)重影響作物的產(chǎn)量和質(zhì)量,本文針對作物病蟲草害的自動化識別程度低,診斷不準(zhǔn)確的問題,以計算機(jī)圖像處
2、理技術(shù)為重要手段,綜合運(yùn)用圖像處理和植物病理學(xué)方面的知識,在國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(303060047)資助下,以常見的玉米葉部病害為研究對象,提出可行的識別方法,提高識別診斷的精度,為作物病蟲草害自動識別診斷的相關(guān)研究提供理論依據(jù)
本論文闡述了圖像處理與識別的基本理論,使用VC++編程語言建立了玉米葉部病害的診斷識別軟件系統(tǒng)課題組選擇圖像獲取設(shè)備,搭建硬件檢測系統(tǒng),獲取大田環(huán)境下的玉米葉部病害圖片研究根據(jù)玉米葉部病害的特點(diǎn)
3、,綜合應(yīng)用圖像平滑閾值法區(qū)域標(biāo)記局部閾值法和區(qū)域增長法相結(jié)合的算法(TSRG),對玉米葉部病害圖片進(jìn)行分割統(tǒng)計病斑的個數(shù)出去冗余斑點(diǎn),同時提取出病斑的顏色和形狀特征;采用基于模糊決策最大隸屬度原則的模糊識別算法對玉米葉部的大斑病小斑病灰斑病褐斑病彎苞菌葉斑病銹病六種病害進(jìn)行分類識別,并綜合與其它識別方法的識別結(jié)果進(jìn)行比較,得到較高精度的識別診斷結(jié)果,為研究作物病蟲草害的智能識別診斷提供了軟件和技術(shù)支持
本研究取得了以下兩方
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于圖像識別的玉米葉部病害診斷技術(shù)研究.pdf
- 基于計算機(jī)圖像處理的玉米葉部病害識別系統(tǒng).pdf
- 基于多分類器融合的玉米葉部病害識別研究.pdf
- 蘋果葉部病害圖像自動識別研究.pdf
- 玉米、黃瓜葉部病害的圖像處理技術(shù)研究.pdf
- 基于計算機(jī)視覺的玉米葉部病害識別技術(shù)的研究.pdf
- 黃瓜葉部病害圖像智能識別關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf
- 基于圖像識別的冬小麥葉部主要病害診斷研究.pdf
- 作物葉部病害圖像處理方法研究.pdf
- 月季的葉部病害的識別及防治
- 基于圖像處理的茄子葉部病害識別方法研究.pdf
- 黃瓜病害圖像處理與識別技術(shù)的應(yīng)用研究.pdf
- 基于圖像分析的梨樹葉部病害識別系統(tǒng)研究.pdf
- 基于高光譜成像的植物葉部病害圖像處理算法與實(shí)驗(yàn)研究.pdf
- 圖像模糊不變特征提取與識別技術(shù)研究.pdf
- 北方地區(qū)玉米葉部幾種病害特征發(fā)生規(guī)律及有效防治措施
- 基于圖像紋理特征的牧草識別分類算法與應(yīng)用.pdf
- 腹水癌細(xì)胞圖像識別研究與應(yīng)用—基于模糊識別的腹水癌細(xì)胞圖像分類識別.pdf
- 基于多分類器選擇集成的農(nóng)作物葉部病害識別研究.pdf
- 基于圖像處理的大豆病害識別方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論