赵玉霞
- 作品数：3 被引量：78H指数：2
- 供职机构：北京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 贝叶斯方法在玉米叶部病害图像识别中的应用被引量：29
- 2007年
- 根据锈病、弯孢菌叶斑病、灰斑病、小斑病及褐斑病等五种玉米病斑图像的实际情况,在图像分割和特征提取的基础上,利用朴素贝叶斯分类器的统计学习方法,实现玉米叶部病斑的分类识别。研究结果表明,对五种玉米叶部病害的诊断精度在83%以上。贝叶斯分类器具有网络结构简单、易于扩展等特点,对玉米叶部病害的分类识别效果较好,也为其它作物病害图像识别的研究提供了借鉴。
- 赵玉霞王克如白中英李少昆谢瑞芝高世菊
- 关键词：朴素贝叶斯方法特征提取特征约简
- 基于图像识别的玉米叶部病害诊断技术研究
- 作物病虫草害严重影响作物的产量和品质，本论文针对作物病虫草害识别自动化程度不高，识别诊断不及时问题，在国家自然科学基金项目(30360047)资助下，应用计算机视觉技术对玉米生长期的叶部病害识别诊断进行研究，以常见的玉米...
- 赵玉霞
- 关键词：计算机视觉数字图像处理模式识别软件开发
- 文献传递
- 基于图像识别的玉米叶部病害诊断研究被引量：49
- 2007年
- 【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
- 赵玉霞王克如白中英李少昆谢瑞芝高世菊
- 关键词：图像分割
