基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘立波

作者： 刘立波;周国民

作者机构：

关键词： 多层感知器;特征提取;分类器;图像识别;水稻叶瘟病

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2009 年 25 卷 S2 期

页码： 213-217

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,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值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%～15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。

分类号： S435.111.41`S126

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