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文檔簡(jiǎn)介
1、作物病蟲草害嚴(yán)重影響作物的產(chǎn)量和品質(zhì),針對(duì)作物病蟲草害識(shí)別自動(dòng)化程度不高,識(shí)別診斷不及時(shí)間題,應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)玉米生長(zhǎng)期的葉部病害識(shí)別診斷進(jìn)行研究,以常見(jiàn)的玉米葉部病害為研究對(duì)象,提出可行的方法,提高診斷精度,為作物病蟲草害自動(dòng)識(shí)別與診斷的相關(guān)研究提供理論依據(jù)。 根據(jù)玉米葉部病害特點(diǎn),綜合應(yīng)用閾值法、頻率對(duì)比度增強(qiáng)法、YCbCr色彩空間對(duì)玉米葉部病害圖片進(jìn)行圖像分割,利用圖像的開(kāi)閉運(yùn)算去除冗余斑點(diǎn)?;谔嵘〔ㄗ儞Q和空間灰度
2、共現(xiàn)矩陣提取紋理特征。利用小波分析的時(shí)域化特性以及提升小波的本位元算特點(diǎn),對(duì)紋理圖像進(jìn)行提升小波分解,在對(duì)得到的高頻子圖繼續(xù)做第二層小波分解,然后以各頻率子圖的圖像熵作為圖像的紋理特征進(jìn)行紋理分類。該算法提取的特征維數(shù)較低,計(jì)算量較小,具有較強(qiáng)的紋理分析能力。將RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到HIS顏色空間,提取顏色特征。采用并行模擬退火遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法來(lái)衡量圖像之間相似程度,以改進(jìn)距離度量法的缺陷,并用于灰斑病,褐斑病和小斑病
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