植物病斑

作品数：11被引量：98H指数：6
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相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
相关作者：田杰胡秋霞杨兆选冯登超乔晓军更多>>
相关机构：国家农业信息化工程技术研究中心西北农林科技大学天津大学内蒙古民族大学更多>>
相关期刊：《农机化研究》《农业工程学报》《沈阳农业大学学报》《科学技术创新》更多>>
相关基金：国家自然科学基金北京市科技计划项目黑龙江省农垦总局科技攻关项目国家科技支撑计划更多>>
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基于高斯函数的植物病斑叶片边缘检测算法综述
《科学技术创新》2019年第35期79-80,共2页任锦芬 赵伟伟 
边缘检测是分析图像的基础,它是图像分割、图像识别、图像增强和特征提取的关键。所以研究图像边缘检测算法显得尤为重要,为此本文提出了一种基于高斯函数的植物病斑叶片边缘检测算法,该算法以高斯函数为基础,介绍了Laplacian算子、LoG...
关键词：高斯函数 边缘检测 病斑叶片 
基于SVM的植物病斑区域分割被引量：1
《科技创新与应用》2017年第36期4-5,共2页李海鹏 
利用计算机视觉技术进行植物病斑快速分割,具有分割精度高,分割速度快的特点。基于bp神经网络的植物病斑分割方法,具有需要大量的训练样本的缺点。文章采用SVM方法进行植物病斑分割,该方法能够在小样本上,取得与bp神经网络相当的效果。
关键词：SVM 植物病斑区域分割 方法 
基于bp神经网络的植物病斑区域识别被引量：1
《科技创新与应用》2016年第3期38-38,共1页李海鹏 
基于数字图像的植物叶部病害识别技术研究,能够快速准确诊断出植物病害,提高产量。传统的基于阈值的图像分割方法,不能精确的分割出病斑区域,而且存在阈值难以确定的缺点。文章采用bp神经网络,对植物病斑区域进行识别。当训练样本足够...
关键词：BP神经网络 植物病斑 应用 
基于高斯分布改进C-V模型的植物病斑彩色图像分割被引量：12
《农业工程学报》2013年第16期166-173,共8页田杰 胡秋霞 马孝义 
国家科技支撑项目(2012BAD08B01);国家自然科学基金项目(61003151)
为了使C-V模型能够准确快速分割植物病斑图像,该文引入高斯混合模型来构建C-V模型,针对基于加权颜色信息的C-V模型处理时间长,R、G、B通道能量系数难确定等问题,结合高斯混合模型和C-V模型对病叶图像进行分割。先选中病斑区域中一点,以...
关键词：农作物 图像处理 模型 高斯混合模型 C-V模型 
基于物联网视觉的自动农业植物病斑远程识别被引量：7
《科技通报》2013年第4期85-87,共3页刘宝静 
当前的农业机器的智能化控制中,控制区域较小,在大区域的植物病斑识别过程中,存在着识别不同步、病斑区域难以界定,病斑区域定位不精准,很难形成智能远程控制。为了解决这一问题,提出一种基于物联网视觉的农业机器自动农作物病斑识别系...
关键词：物联网 植物病斑 远程控制 
基于植物病斑的图像分割研究综述被引量：7
《农机化研究》2012年第10期1-5,11,共6页刁智华 宋寅卯 王欢 王云鹏 
国家"863计划"项目(2007AA10Z237);郑州轻工业学院校内博士基金项目(2011-2013)
图像分割是图像处理中的关键技术之一。目前,基于植物病斑的图像分割算法很多,对于不同的病斑特点,人们提出了相应地解决办法,而且还在不断改进和提高这些算法的效率和有效性。为此,结合目前的研究进展,对图像分割的分类及其在植物病斑...
关键词：植物病斑 图像分割 数学形态学 人工神经网络 
基于改进型C-V模型的植物病斑图像分割被引量：15
《农业机械学报》2012年第5期157-161,共5页胡秋霞 田杰 何东健 宁纪锋 
国家自然科学基金资助项目(60975007;61001100;61003151)
针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的C-V模型。借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类。试验结果表明,经过R、G、...
关键词：植物病害 病斑图像 图像分割 C-V模型 加权颜色 水平集 
基于遗传模糊神经网络的植物病斑区域图像分割模型被引量：28
《农业机械学报》2010年第11期163-167,共5页关海鸥 许少华 谭峰 
国家自然科学基金资助项目(60473051);黑龙江省农垦总局科技攻关资助项目(HNKXIV-09-04b)
针对植物病斑区域图像边界的模糊性和不确定性因素,利用模糊逻辑的推理规则和神经网络的自适应性,提出全规则的自适应模糊神经网络模型作为植物病叶图像像素归属的决策系统,并利用遗传算法对系统的可调整参数初始值进行全局优化,提高了...
关键词：植物病害 遗传算法 模糊神经网络 病斑图像 
基于改进型模糊聚类算法的植物病斑检测被引量：6
《计算机工程与应用》2007年第24期203-204,245,共3页冯登超 杨兆选 乔晓军 
农业科技成果转化资金项目(No.05EFN211100002);北京市科技计划(the Key Technologies R&D Program of Beijing City;China under Grant No.No.Z0005190040831)联合资助
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了一种改进型模糊聚类的病斑检测算法。该算法采用Markov随机场与模糊聚类算法耦合策略,能够有效解决植物病斑检测时的模糊性和随机性问题。仿真实验表明,改进后的算法能够实现植...
关键词：植物病斑模糊C均值聚类Markov随机场隶属度函数 
基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割被引量：5
《沈阳农业大学学报》2007年第3期391-394,共4页冯登超 杨兆选 乔晓军 
北京市科技攻关项目(Z0005190040831);天津市自然科学基金重点资助项目(07JCZDJC05800)
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早...
关键词：植物病斑 蚁群算法 Gauss—Markov随机场 自适应分割 
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