多特征融合方法在马铃薯图像快速检测中的应用

针对目前马铃薯图像病虫害检测方法识别精度低、效率不高等问题。这里提出了一种主成分分析的特征加权融合自适应算法和改进支持向量机相结合的马铃薯病虫害快速检测方法。主成分分析的特征加权融合自适应算法完成特征块选择、主分量提取、加权和融合。融合后的特征采用决策树的思想,通过改进的支持向量机逐级分类。通过试验进行对比分析。结果表明,与传统的检测方法相比,该方法具有更高的检测精度和更短的执行时间。在病虫害、3类病害和10类虫害的检测准确率分别为98.45%、97.33%和98.00%,运行时间分别为4.81s、3.74s和4.65s。该检测方法为图像病虫害快速检测技术的发展提供了理论方法和依据。