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题名基于多分类SVM的石榴叶片病害检测方法
被引量:6
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作者
王燕妮
贺莉
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
2020年第9期191-195,共5页
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基金
陕西省自然科学基础研究项目(2018JM5127,2020JM-499)。
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文摘
石榴是陕西临潼广泛种植的水果作物之一;石榴的生产力由于其果实、茎和叶中各种类型的疾病引起的感染而降低,叶片病害主要由细菌、真菌、病毒等引起;疾病是限制水果产量的一个主要因素,疾病往往难以控制,如果没有准确的疾病诊断,就不能在适当的时间采取适当的控制行动;图像处理技术是植物叶片病害检测和分类中广泛应用的技术之一,旨在利用支持向量机分类技术对石榴叶片病害进行检测和分类;首先用K均值聚类法分割出病变区域,然后提取颜色和纹理特征,最后采用LSVM(线性支持向量机)分类技术对叶片病害类型进行检测;所提出的系统可以成功地检测和分类所检查的疾病,准确率为89.55%。
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关键词
图像处理
叶病检测
K均值聚类
特征提取
lsvm分类
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Keywords
image processing
leaf disease detection
k-means clustering
feature extraction
lsvm classification
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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