基于支持向量機(jī)的黃瓜葉部白粉病害檢測.pdf

1、利用圖像處理技術(shù)對黃瓜葉部白粉病害進(jìn)行檢測，可以準(zhǔn)確認(rèn)識黃瓜病害，保證我國糧食產(chǎn)量與質(zhì)量?；趫D像處理的黃瓜葉部白粉病害的檢測技術(shù)的研究在國內(nèi)剛剛起步。本文總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀，實現(xiàn)黃瓜葉部白粉病斑的分割，提取病斑正負(fù)樣本中可以區(qū)別白粉病斑和其他病斑以及葉片的特征，研究出基于支持向量機(jī)分類器的設(shè)計算法，并且為本文的檢測過程設(shè)計了界面，為黃瓜葉部病害的識別與檢測提供了基礎(chǔ)。
　　本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)黃瓜葉部白

2、粉病斑的圖像分割算法的研究。針對黃瓜葉部白粉病斑大小存在差異的情況，提出了多平滑尺度的分水嶺分割方法;并且在使用分水嶺算法時是基于葉片病斑顏色對葉片顏色的似然比，更好的保證了分割出的白粉病斑的完整性。
　　(2)黃瓜葉部白粉病斑正負(fù)樣本的特征提取算法的研究。綜合考慮了研究者們對各種農(nóng)作物病害識別中的研究成果，定義了適合于白粉病斑的特征參數(shù)，并且在提取特征時不僅考慮了病斑樣本區(qū)域，還考慮了樣本區(qū)域周圍的像素，從而更好的避免了由于采集

3、條件和葉片種類不同而引入的病斑顏色特征不一致的問題。通過特征提取算法，找到適合黃瓜葉部白粉病斑的分類特征。
　　(3)黃瓜葉部白粉病害檢測算法的研究。設(shè)計了一個由病斑檢測器和基于病斑檢測結(jié)果的葉片檢測器聯(lián)合的白粉病害檢測器。為了使分類器模型能夠更好的運(yùn)用在實際應(yīng)用中，并且在縮短訓(xùn)練時間的同時提高分類器的識別率，在綜合考慮待分類樣本以及類別的分類性能的基礎(chǔ)上，本文采用迭代訓(xùn)練的方法訓(xùn)練基于支持向量機(jī)的白粉病害檢測器，并且使用網(wǎng)格搜索