基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法

发布时间：2018-10-30 14:22

【摘要】：基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。
[Abstract]:Based on the shortcomings of local binary pattern (LBP) operator in pattern recognition, such as high histogram dimension, poor discriminant ability and redundant information, this paper aims at the characteristics of crop disease leaf image. An adaptive centrosymmetric local binary pattern (Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP) algorithm is proposed and applied to crop disease identification. The algorithm can obtain the invariant texture features of illumination and rotation. The fuzzy C-means clustering algorithm is used to segment the diseased leaf image, and then the segmented disease spot image is segmented. Then adaptive threshold is used to extract the ACSLBP texture histogram of each sub-block and combined with the color feature of the leaf image of crop disease the nearest neighbor classifier is used to identify the crop disease. The experiment was carried out on the leaf image database of four common diseases of cucumber, and the average recognition rate was over 95%, which indicated that the method was effective and feasible.
【作者单位】： 西京学院工程技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61473237) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM2-6096)
【分类号】：TP391.41;S431

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本文编号：2300249