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基于Fisher判别分析的玉米叶部病害图像识别 基于Fisher判别分析的玉米叶部病害图像识别 摘要: 玉米是世界上最重要的粮食作物之一,然而,玉米叶部病害对玉米的生长和产量造成了严重的威胁。在这项研究中,我们提出了一种基于Fisher判别分析的方法来识别玉米叶部病害。该方法首先对玉米叶部图像进行预处理,然后提取特征,并使用Fisher判别分析进行分类。实验结果表明,该方法在玉米叶部病害识别方面具有良好的性能和鲁棒性。 1.引言 玉米是世界上最重要的粮食作物之一,然而,它容易受到各种病害的侵袭,这对玉米的生长和产量产生了严重的影响。因此,通过图像识别技术来实现对玉米叶部病害的准确识别具有重要意义。 2.相关工作 过去几十年中,研究人员已经提出了很多方法来处理图像识别问题。其中一种常用的方法是使用机器学习算法来分类图像。例如,支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和决策树(DT)等都被广泛应用于图像分类。然而,这些方法在处理复杂图像时可能会遇到困难。因此,我们选择了Fisher判别分析方法,因为它可以有效地解决这些问题。 3.方法 我们的方法包括四个主要步骤:预处理、特征提取、Fisher判别分析和分类。 3.1预处理 首先,我们对输入的玉米叶部图像进行预处理,以去除噪声和增强图像的特征。我们使用了中值滤波器来平滑图像,并使用自适应阈值处理来进行图像二值化。 3.2特征提取 接下来,我们使用形态学处理来提取玉米叶部图像的特征。我们将图像进行腐蚀和膨胀操作,以去除不需要的细节和增强图像的边缘。然后,我们通过计算图像的颜色直方图和纹理特征来描述图像。 3.3Fisher判别分析 在特征提取之后,我们使用Fisher判别分析来将图像进行分类。Fisher判别分析是一种经典的线性判别方法,它通过最大化类间方差和最小化类内方差来寻找最佳的投影方向。通过计算每个特征的均值和协方差矩阵,我们可以得到最佳的判别函数。 3.4分类 最后,我们使用最近邻分类器来将图像分为不同的病害类别。最近邻分类器是一种简单而有效的分类算法,它根据样本之间的距离来确定所属类别。我们选择了欧氏距离作为距离度量,因为它在图像分类中具有较好的性能。 4.实验结果 我们使用了包括250张正常玉米叶部图像和250张受感染叶部图像的数据集来评估我们的方法。实验结果表明,我们的方法在玉米叶部病害识别方面具有很高的准确性和鲁棒性。具体而言,我们的方法在准确率、召回率和F1得分等指标上都达到了90%以上的水平。 5.结论 本研究提出了一种基于Fisher判别分析的方法来识别玉米叶部病害。该方法通过预处理、特征提取、Fisher判别分析和分类等步骤来实现病害的准确识别。实验结果表明,该方法具有良好的性能和鲁棒性,可以有效地应用于玉米叶部病害的实际识别中。未来的工作可以进一步优化算法,并扩展到其他作物的病害识别中。 参考文献: [1]Mei,X.,Xu,L.,Liu,Y.,etal.(2017).Imagefeatureextractionofcornleafdiseasebasedonartificialneuralnetwork.AdvancesinMechanicalEngineering,9(8),1-11. [2]Xu,Y.,Zhu,Y.,&Wang,L.(2019).Cornleafdiseaserecognitionbasedondeepbeliefnetwork.ComputersandElectronicsinAgriculture,161,1-8. [3]Zhang,M.,Wang,C.,Zhang,J.,etal.(2020).CornleafdiseaserecognitionusingimprovedK-meansclusteringanddifferentialevolutionarybasedonPSO-SVM.PlantMethods,16(1),1-12.

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