基于支持向量机的白菜叶部常见病害识别

发布时间：2024-04-10 05:58

　　利用数字图像处理技术和支持向量机技术实现对白菜叶部常见病害的自动识别,以白菜叶部常见的霜霉病、炭疽病和白斑病为主要研究对象,对采集的白菜病害图像进行预处理操作,将采集到的白菜病害RGB图像转换成灰度图像,将能量、对比度、熵等参数作为纹理特征;将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L,a,b,H值作为颜色特征;最后,将矩形度,圆形度、形状复杂度、内接圆半径、伸长度等参数作为形状特征,利用支持向量机(SVM)分类器对白菜叶部常见病害进行分类识别。结果表明,3种白菜叶部常见病害的识别率达到96%以上,该方法对于白菜叶部常见病害的识别是有效可行的。

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【部分图文】：

图2白菜叶片常见3种病害的图像预处理

经过预处理的白菜叶部病害图像见图2。2特征提取