基于粒子群的支持向量机图像识别

发布时间：2018-03-02 08:27

  本文关键词： 图像分割 支持向量机 粒子群 缺素　出处：《液晶与显示》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了实现对田间水稻缺素的精准识别,构建一个图像识别系统。对该系统所采用的图像采集、图像分割、基于支持向量机图像分类等算法进行研究。首先,根据田间水稻的缺素现象进行图像采集和处理。然后提取图像与氮元素相关的颜色特征。在分析比较SVM算法对图像分割的基础上,提出一种基于改进粒子群算法进行SVM参数优化算法模型(即IPSO-SVM)。最后,对实验进行设置,对算法模型与其他算法进行测试对比。实验结果表明:对水稻缺素诊断的准确率达到95.45%,基本满足田间水稻缺素的科学诊断要求。
[Abstract]:In order to realize the accurate recognition of rice deficiency in the field, an image recognition system is constructed. The algorithms of image acquisition, image segmentation and image classification based on support vector machine are studied in this system. According to the phenomenon of rice deficiency in the field, the image is collected and processed. Then, the color features of the image related to nitrogen element are extracted. Based on the analysis and comparison of the SVM algorithm for image segmentation, An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm model for SVM parameter optimization (IPSO-SVMN) is proposed. Finally, the experiment is set up. The experimental results show that the accuracy of diagnosis of rice deficiency is 95.45%, which basically meets the requirement of scientific diagnosis of rice deficiency in the field.
【作者单位】： 吉林农业大学信息技术学院;长春理工大学光电信息学院信息工程分院;长春师范大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61101155) 吉林省自然科学基金(No.20140101184JC) 长春市科技计划资助项目(No.2012091) 吉发改高技(No.2014817) 吉林省教育厅(No.2016392)~~
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：1555758