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基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类
被引量：
37
1
作者
邓继忠
李敏
+2 位作者
袁之报
金济
黄华盛
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期172-176,共5页
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,...
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征,通过分析,从中选择小麦病害孢子的6个典型特征,并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进行了分类试验,结果表明:支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,总体识别率达到82.9%。因此,采用图像分析技术和支持向量机识别方法进行小麦腥黑穗病害诊断的方法具有可行性。
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关键词
图像识别
支持向量机
分类
特征提取
小麦腥黑穗病害
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职称材料
小麦腥黑穗病分类诊断系统的构建
被引量：
2
2
作者
刘丽琼
袁之报
+2 位作者
邓继忠
李敏
金济
《植物检疫》
北大核心
2014年第1期10-15,共6页
小麦腥黑穗病是小麦主要病害之一,不仅影响小麦产量,而且使麦粒及面粉的品质降低,给粮食生产造成巨大的经济损失。本文以口岸经常截获的3种小麦病害(小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病和小麦矮腥黑穗病)为研究对象,构建了小麦腥黑穗病...
小麦腥黑穗病是小麦主要病害之一,不仅影响小麦产量,而且使麦粒及面粉的品质降低,给粮食生产造成巨大的经济损失。本文以口岸经常截获的3种小麦病害(小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病和小麦矮腥黑穗病)为研究对象,构建了小麦腥黑穗病害诊断系统。结合图像分析与模式识别技术,该系统能从腥黑穗病害的显微图像中提取和分析冬孢子的形态特征,并完成病害的识别和分类。系统以Visual C++为开发平台,结合IMAQ Vision图像处理函数库编程实现诊断系统,用SQL Server2005实现数据存储和调用。系统测试表明该诊断系统能稳定运行,并具备一定的准确率。
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关键词
小麦腥黑穗病
诊断
系统
构建
VISUAL
C++
原文传递
小麦腥黑穗病害的模式识别诊断方法研究
被引量：
1
3
作者
邓继忠
李敏
+3 位作者
袁之报
金济
黄华盛
王张
《农机化研究》
北大核心
2012年第5期38-41,共4页
针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、BP神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究。对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑...
针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、BP神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究。对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑穗病共48个孢子病害图像进行了分类诊断实验。实验表明,支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,当核函数是Sigmoid时,支持向量机法性能最优,总体识别率达到93.9%。
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关键词
小麦腥黑穗病
模式识别
分类诊断
孢子
支持向量机
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职称材料
基于图像处理的小麦腥黑穗病形态学特征的提取方法
被引量：
1
4
作者
袁之报
林伟森
+2 位作者
邓继忠
金济
李山
《电脑与信息技术》
2015年第2期1-3,16,共4页
基于图像识别是小麦腥黑穗病分类鉴定中正在研究的一种新技术。文章研究了提取小麦腥黑穗病病菌冬孢子形态学特征的图像处理方法。通过获取小麦腥黑穗病显微图像,对显微图像进行图像分割,中值滤波以及试探性扩张矩形等方法获得了病菌显...
基于图像识别是小麦腥黑穗病分类鉴定中正在研究的一种新技术。文章研究了提取小麦腥黑穗病病菌冬孢子形态学特征的图像处理方法。通过获取小麦腥黑穗病显微图像,对显微图像进行图像分割,中值滤波以及试探性扩张矩形等方法获得了病菌显微图像冬孢子区域的内接矩形,提取了基于灰度共生矩阵的纹理特征与形状特征。实验数据显示该方法能有效地提取出小麦腥黑穗病的形态学特征,对后续基于模式识别鉴定小麦腥黑穗病类别具有参考意义。
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关键词
小麦腥黑穗病
分类
图像处理
形态学特征
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职称材料
基于CVI与Matlab混合编程的小麦腥黑穗病分类诊断系统
5
作者
林伟森
袁之报
+2 位作者
胡昕安
邓继忠
金济
《电脑与信息技术》
2015年第1期20-22,32,共4页
基于图像识别鉴定小麦腥黑穗病类别的研究近年来在不断发展中,构建一个界面友好、扩充方便的分类鉴定系统有利于该项研究。文章采用LabWindows/CVI和MATLAB进行混合编程,构建了一个小麦腥黑穗病分类诊断系统。该系统利用了CVI丰富的界...
基于图像识别鉴定小麦腥黑穗病类别的研究近年来在不断发展中,构建一个界面友好、扩充方便的分类鉴定系统有利于该项研究。文章采用LabWindows/CVI和MATLAB进行混合编程,构建了一个小麦腥黑穗病分类诊断系统。该系统利用了CVI丰富的界面控件以及MATLAB强大的计算能力和丰富的图像处理工具箱,通过ActiveX组件实现了两者的数据通信。经测试,系统操作方便,界面友好且后续扩充容易。
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关键词
LABWINDOWS/CVI
混合编程
小麦腥黑穗病
分类
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职称材料
题名
基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类
被引量：
37
1
作者
邓继忠
李敏
袁之报
金济
黄华盛
机构
华南农业大学工程学院
海南出入境检验检疫局热带植物隔离检疫中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期172-176,共5页
基金
质检公益性行业科研专项(200910008)
文摘
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征,通过分析,从中选择小麦病害孢子的6个典型特征,并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进行了分类试验,结果表明:支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,总体识别率达到82.9%。因此,采用图像分析技术和支持向量机识别方法进行小麦腥黑穗病害诊断的方法具有可行性。
关键词
图像识别
支持向量机
分类
特征提取
小麦腥黑穗病害
Keywords
image
recognition
support
vector
machine
classification
feature
extraction
tilletia
diseases
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
小麦腥黑穗病分类诊断系统的构建
被引量：
2
2
作者
刘丽琼
袁之报
邓继忠
李敏
金济
机构
广西出入境检验检疫局
海南出入境检验检疫局
华南农业大学工程学院
出处
《植物检疫》
北大核心
2014年第1期10-15,共6页
基金
科技部质检公益项目(200910008)
质检总局科技计划项目(2012IK257
2013IK252)
文摘
小麦腥黑穗病是小麦主要病害之一,不仅影响小麦产量,而且使麦粒及面粉的品质降低,给粮食生产造成巨大的经济损失。本文以口岸经常截获的3种小麦病害(小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病和小麦矮腥黑穗病)为研究对象,构建了小麦腥黑穗病害诊断系统。结合图像分析与模式识别技术,该系统能从腥黑穗病害的显微图像中提取和分析冬孢子的形态特征,并完成病害的识别和分类。系统以Visual C++为开发平台,结合IMAQ Vision图像处理函数库编程实现诊断系统,用SQL Server2005实现数据存储和调用。系统测试表明该诊断系统能稳定运行,并具备一定的准确率。
关键词
小麦腥黑穗病
诊断
系统
构建
VISUAL
C++
Keywords
tilletia
diseases
diagnose
system
construction
Visual
C＋＋
分类号
S435.121.44 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391.41 [农业科学—植物保护]
原文传递
题名
小麦腥黑穗病害的模式识别诊断方法研究
被引量：
1
3
作者
邓继忠
李敏
袁之报
金济
黄华盛
王张
机构
华南农业大学工程学院
海南出入境检验检疫局热带植物隔离检疫中心
海南出入境检验检疫局检验检疫技术中心
出处
《农机化研究》
北大核心
2012年第5期38-41,共4页
基金
国家质检公益性行业科研专项(200910008)
文摘
针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、BP神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究。对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑穗病共48个孢子病害图像进行了分类诊断实验。实验表明,支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,当核函数是Sigmoid时,支持向量机法性能最优,总体识别率达到93.9%。
关键词
小麦腥黑穗病
模式识别
分类诊断
孢子
支持向量机
Keywords
tilletia
diseases
pattern
recognition
classification
and
diagnosis
spores
support
vector
machine
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于图像处理的小麦腥黑穗病形态学特征的提取方法
被引量：
1
4
作者
袁之报
林伟森
邓继忠
金济
李山
机构
海南出入境检验检疫局
华南农业大学工程学院
出处
《电脑与信息技术》
2015年第2期1-3,16,共4页
基金
2013年质检总局科技计划项目(项目编号:2013IK252)
文摘
基于图像识别是小麦腥黑穗病分类鉴定中正在研究的一种新技术。文章研究了提取小麦腥黑穗病病菌冬孢子形态学特征的图像处理方法。通过获取小麦腥黑穗病显微图像,对显微图像进行图像分割,中值滤波以及试探性扩张矩形等方法获得了病菌显微图像冬孢子区域的内接矩形,提取了基于灰度共生矩阵的纹理特征与形状特征。实验数据显示该方法能有效地提取出小麦腥黑穗病的形态学特征,对后续基于模式识别鉴定小麦腥黑穗病类别具有参考意义。
关键词
小麦腥黑穗病
分类
图像处理
形态学特征
Keywords
tilletia
diseases
classification
image
processing
morphological
character
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于CVI与Matlab混合编程的小麦腥黑穗病分类诊断系统
5
作者
林伟森
袁之报
胡昕安
邓继忠
金济
机构
华南农业大学工程学院
海南出入境检验检疫局
出处
《电脑与信息技术》
2015年第1期20-22,32,共4页
基金
2013年质检总局科技计划项目(项目编号:2013IK252)
文摘
基于图像识别鉴定小麦腥黑穗病类别的研究近年来在不断发展中,构建一个界面友好、扩充方便的分类鉴定系统有利于该项研究。文章采用LabWindows/CVI和MATLAB进行混合编程,构建了一个小麦腥黑穗病分类诊断系统。该系统利用了CVI丰富的界面控件以及MATLAB强大的计算能力和丰富的图像处理工具箱,通过ActiveX组件实现了两者的数据通信。经测试,系统操作方便,界面友好且后续扩充容易。
关键词
LABWINDOWS/CVI
混合编程
小麦腥黑穗病
分类
Keywords
LabWindows/CVI
hybrid
programming
tilletia
diseases
classification
分类号
TP311.11 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类
邓继忠
李敏
袁之报
金济
黄华盛
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
37
下载PDF
职称材料
2
小麦腥黑穗病分类诊断系统的构建
刘丽琼
袁之报
邓继忠
李敏
金济
《植物检疫》
北大核心
2014
2
原文传递
3
小麦腥黑穗病害的模式识别诊断方法研究
邓继忠
李敏
袁之报
金济
黄华盛
王张
《农机化研究》
北大核心
2012
1
下载PDF
职称材料
4
基于图像处理的小麦腥黑穗病形态学特征的提取方法
袁之报
林伟森
邓继忠
金济
李山
《电脑与信息技术》
2015
1
下载PDF
职称材料
5
基于CVI与Matlab混合编程的小麦腥黑穗病分类诊断系统
林伟森
袁之报
胡昕安
邓继忠
金济
《电脑与信息技术》
2015
0
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职称材料
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