[发明专利]一种农作物叶部病害识别方法有效
| 申请号： | 201410504654.8 | 申请日： | 2014-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN104598908B | 公开（公告）日： | 2017-11-28 |
| 发明（设计）人： | 桂江生;郝丽;张青;汪博;包晓安 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种农作物叶部病害识别方法，该方法将采集图像转化为CIELab颜色空间图像，对每个像素点基于多尺度邻域计算像素点的显著度得到最终显著图，并采用K均值聚类法将最终显著图分割为K个区域，将其像素点显著度的平均值大于设定阈值的区域提取为显著区域；对提取的显著区域进行校正得到病斑图像；提取病斑图像的颜色、局部纹理特征参数，将得到的颜色、局部纹理特征参数输入神经网络进行病害识别和分类。本发明的方法提取后的病斑图像不存在颜色失真的情况，病害识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 农作物 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种农作物叶部病害识别方法，其特征在于，包括如下步骤：将采集图像转化为CIELab颜色空间图像，根据设定的邻域尺度，计算每个邻域尺度下采集图像中每个像素点的特征向量与该像素点邻域内像素点的特征向量均值之间的欧式距离作为该像素点的显著度；将计算得到的每个邻域尺度下各像素点的显著度转化为灰度值，得到每个邻域尺度下的显著图，对得到的每个邻域尺度下的显著图中对应像素点的灰度值求均值，得到最终显著图；采用K均值聚类法将最终显著图分割为K个区域，将其像素点显著度的平均值大于设定阈值的区域提取为显著区域；对提取的显著区域进行校正得到病斑图像；提取病斑图像的颜色、局部纹理特征参数，将得到的颜色、局部纹理特征参数输入神经网络进行病害识别和分类。
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