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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
支持向量机 分类 特征提取 小麦腥黑穗病害
2012/8/10
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...
黄瓜蚜虫的图像识别与计数方法（Image Recognition and Counting for Glasshouse Aphis gossypii）
黄瓜蚜虫 温室 图像处理 粘连 检测
2010/12/29
通过分析蚜虫区域、绿色背景和蚜叶区的G分量特点，建立G分量阈值确定原则，并采用G分量阈值将蚜虫区域和非蚜虫区域分离开。针对蚜虫的粘连重叠问题，利用扩展极小值阈值变换的方法对输入图像进行标记，对标记后的图像进行距离变换和分水岭分割，以去除粘连。试验结果表明：算法能有效地分割粘连重叠的蚜虫，过分割率与欠分割率之和为3.14%。计数准确率达到96.2%，高于直接计数的80.7%。