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[1]刁智华,魏玉泉,刁春迎,等.基于图像的小麦白粉病形状特征参数优化与提取[J].江苏农业科学,2017,45(21):229-231.
　Diao Zhihua,et al.Image-based shape parameter optimization and extraction of wheat powdery mildew[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(21):229-231.
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基于图像的小麦白粉病形状特征参数优化与提取(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年第21期
页码:
229-231
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2017-11-05

文章信息/Info

Title:
Image-based shape parameter optimization and extraction of wheat powdery mildew
作者:
刁智华;  魏玉泉;  刁春迎;  毋媛媛;  钱晓亮;  刘玉翠
郑州轻工业学院电气信息工程学院，河南郑州 450002
Author(s):
Diao Zhihua; et al
关键词:
小麦白粉病; 形状特征参数; 精确性; 数值范围; 图像识别; 圆形度; 曲率; 伸长度; 矩形度
Keywords:
-
分类号:
TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
精准识别作物病害的前提是准确地提取病害特征值，针对现有研究主要侧重于增加特征参量个数来提高病害识别率。以小麦白粉病为例，充分考虑形状描述子的平移及旋转不变性，在原有矩形度、伸长度等特征值的基础上重新构造病斑的圆形度、曲率等特征描述参数作为特征值，进行单个病斑参数的提取试验，并对获得的参数进行对比分析，以选出描述病斑形状的最优参数及其数值范围。结果表明，选用的特征参数值中圆形度C2、矩形度、伸长度及曲率具有较小的分散性，能精确有效地表征病斑的形状特征，显著提高病斑描述的精确性；并求取相关特征参数值的大致取值范围，增加人们对白粉病的认识，为小麦白粉病的自动识别提供数据基础。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］Jhuria M，Kumar A，Borse R. Image processing for smart farming：detection of disease and fruit grading［C］//Image Information Processing (ICIIP)，2013 IEEE Second International Conference on. 2013：521-526.
［2］刁智华. 大田小麦叶部病害智能诊断系统的研究与应用［D］. 合肥：中国科学技术大学，2010.
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［4］田凯，张连宽，熊美东，等. 基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法［J］. 农业工程学报，2016，32(增刊1)：184-189.
［5］邵庆，张楠，路阳. 小麦病害图像识别处理及形状特征提取研究［J］. 农机化研究，2014，35(8)：35-42.
［6］岑喆鑫. 基于计算机视觉技术的黄瓜叶部病害自动诊断研究［D］. 北京：中国农业科学院，2008.
［7］胡秋霞. 基于图像分析的植物叶部病害识别方法研究［D］. 陕西：西北农林科技大学，2013.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-05-26
基金项目：国家自然科学基金(编号：61501407)；河南省科技厅科技攻关项目(编号：162102110118)；河南省高等学校重点科研项目(编号：15A413006)；郑州轻工业学院研究生科技创新基金(编号：2015028)。
作者简介：刁智华(1982—)，男，河南夏邑人，博士，副教授，主要从事图像处理及模式识别相关研究。E-mail：diaozhua@163.com。
更新日期/Last Update: 2017-11-05