基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究

为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。     

基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法

为了提高阴影影响下的苹果目标提取精度,该文提出了一种基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法。该方法将含阴影图像作为一个模糊矩阵,利用所设计的隶属函数进行图像去模糊化处理,达到图像增强的目的,进而削弱苹果表面阴影对目标分割的影响。为了验证算法的有效性,采用基于灰度阈值和基于颜色聚类2种算法对去除阴影前后的目标图像进行分割,并选用分割误差、假阳性率、假阴性率和重叠系数4项指标进行了分析比较,试验结果表明,去除阴影之后,2种分割算法所提取的苹果目标区域较去除阴影之前有了较大的提高,2种分割算法的平均分割误差分别为3.08%和3.46%,比去除阴影之前降低了20.53%和25.92%,假阳性率、假阴性率分别降低了29.79%、29.98%和21.25%、29.83%,重叠系数分别提高30.96%和24.55%。与灰度变换法去除阴影后分割的效果比较表明,该方法的平均分割误差降低了29.23%,假阳性率、假阴性率分别降低了30.97%和20.40%,重叠系数提高了26.60%;与直方图均衡化法的比较表明,分割误差降低了25.59%,假阳性率、假阴性率分别降低了22.74%和27.56%,而重叠系数提高了27.43%。这一系列数据表明,基于模糊集理论的阴影去除方法具有较好的阴影去除效果。经过去除阴影后,可以获得更高的目标分割性能,目标提取精度显著提高,表明将模糊集方法应用于苹果目标的阴影去除可以有效地提高苹果目标区域的提取精度。