玉米叶片病斑多光谱特征提取及识别方法

为了更好地防治玉米病害,使用BP神经网络、L-M算法优化的BP神经网络和FCM聚类算法对玉米的3种叶片病斑图像进行识别研究。利用图像处理技术对采集的图像进行预处理和阈值分割,提取3个颜色特征、9个纹理特征和7个形状特征,通过LLE算法降维获得6维的内在低维流形特征,使用3种算法对提取的特征参数进行识别。结果表明,从识别率和网络训练速度2个方面来看,L-M算法优化的BP神经网络识别率高达98.67%,且训练速度快,更适合作为玉米叶片病斑图像的识别算法。