基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻紋枯病圖像檢測(cè).pdf

1、糧食安全已經(jīng)成為我國(guó)全面發(fā)展的重大挑戰(zhàn)。水稻作為我國(guó)第一大的糧食作物，其生產(chǎn)情況的好壞將直接影響我國(guó)的糧食安全。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水稻圖像進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水稻紋枯病的自動(dòng)化識(shí)別。這一識(shí)別方式有助于在缺少科技力量、教育水平較低、農(nóng)業(yè)咨詢困難的廣大農(nóng)村及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)并防治水稻紋枯病，減少農(nóng)民損失，保障國(guó)家了糧食安全。
　　本文通過從圖像預(yù)處理、特征提取、以及神經(jīng)網(wǎng)路參數(shù)設(shè)置三個(gè)方面對(duì)如何有效提高水稻紋枯病圖像的識(shí)別成功率作出了探討，

2、主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論如下:
　　1.研究了水稻紋枯病樣本圖像的預(yù)處理方法，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同尺寸樣本的識(shí)別效果，確定了合適的樣本尺寸。使用常用的圖像平滑、圖像增強(qiáng)以及圖像分割的預(yù)處理方法對(duì)病害圖像進(jìn)行了處理，并從實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)多種圖像平滑方法中中值濾波法對(duì)增加病害圖像的識(shí)別率效果最好，而進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理則會(huì)降低病害圖像的識(shí)別率。
　　2.對(duì)樣本圖像的特征提取作出了研究。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比利用不同的色彩特征、紋理特征、形狀特征對(duì)病害圖像的識(shí)