一种基于图像的果实病害识别自适应方法
计算机视觉与模式识别
2014-08-05 v5
摘要
果实病害在全球农业产业中造成了毁灭性的经济损失和生产问题。本文提出并实验验证了一种用于果实病害识别的自适应方法。所提出的基于图像处理的方法由以下主要步骤组成：第一步使用 K-Means 聚类技术进行缺陷分割；第二步从分割后的图像中提取一些最先进的特征；最后使用多类支持向量机将图像分类到其中一个类别中。我们以苹果病害为测试案例，评估了该方法对三种苹果病害（苹果黑星病、苹果斑点落叶病和苹果腐烂病）的效果。实验结果表明，所提出的解决方案能显著支持果实病害的准确检测和自动识别。该解决方案的分类准确率高达 93%。
引用
@article{arxiv.1405.4930,
title = {Adapted Approach for Fruit Disease Identification using Images},
author = {Shiv Ram Dubey and Anand Singh Jalal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.4930},
year = {2014}
}
备注
15 pages, 8 figures, 1 table