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小波域马铃薯典型虫害图像特征选择与识别
被引量：
20
1
作者
肖志云
刘洪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期24-31,共8页
为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高频协方差阵特征值与低频低阶矩(HELM)的12个不变纹理特征、空...
为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高频协方差阵特征值与低频低阶矩(HELM)的12个不变纹理特征、空间域Hu不变矩的4个形状特征,进行支持向量机(SVM)的虫害分类识别。通过对8类典型虫害的识别,试验结果表明:在SVM识别方法下,本文HELM特征提取方法,相比传统纹理特征提取方法,在特征计算量不增加的同时,平均识别率至少提高了17个百分点;在HELM特征与Hu矩特征下,本文SVM的运行时间为0.481 s,比人工神经网络快了近2 s,平均识别率为97.5%,比人工神经网络、贝叶斯分类器识别率提高了至少6个百分点,有明显的识别优势。
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关键词
马铃薯虫害
小波域
高斯空间模型
特征选择
图像识别
支持向量机
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职称材料
题名
小波域马铃薯典型虫害图像特征选择与识别
被引量：
20
1
作者
肖志云
刘洪
机构
内蒙古工业大学电力学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期24-31,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61661042)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2015MS0617)
文摘
为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高频协方差阵特征值与低频低阶矩(HELM)的12个不变纹理特征、空间域Hu不变矩的4个形状特征,进行支持向量机(SVM)的虫害分类识别。通过对8类典型虫害的识别,试验结果表明:在SVM识别方法下,本文HELM特征提取方法,相比传统纹理特征提取方法,在特征计算量不增加的同时,平均识别率至少提高了17个百分点;在HELM特征与Hu矩特征下,本文SVM的运行时间为0.481 s,比人工神经网络快了近2 s,平均识别率为97.5%,比人工神经网络、贝叶斯分类器识别率提高了至少6个百分点,有明显的识别优势。
关键词
马铃薯虫害
小波域
高斯空间模型
特征选择
图像识别
支持向量机
Keywords
potato
insect
pests
wavelet
domain
Gaussian
space
model
feature
selection
imagerecognition
support
vector
machine（SVM）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波域马铃薯典型虫害图像特征选择与识别
肖志云
刘洪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
20
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