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柑橘病虫害的机器识别

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成果类型:
期刊论文
作者:
温芝元;曹乐平
作者机构:
湖南农业大学理学院,长沙 410128
湖南生物机电职业技术学院教务处,长沙 410127
语种:
中文
关键词:
柑橘病虫害;多孔算法;概率隐含语义分析;多重分形谱;识别
关键词(英文):
"a trous" algorithm;probabilistic latent semantic analysis;multi-fractal spectra;machine identification
期刊:
工程数学学报
ISSN:
1005-3085
年:
2012
卷:
29
期:
5
页码:
641-646
基金类别:
湖南省科技计划项目(2011NK3005)~~;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
理学院
摘要:
为了自动地检测柑橘病虫害,本文研究了果皮上病虫害为害状的多重分形特征.首先采用小波多孔算法,检测柑橘灰度图像小波变换模的局部极大值点,借助概率隐含语义分析方法对局部极大值点进行筛选,产生柑橘病虫害疤痕的边缘,提取边缘多重分形谱高度和宽度,作为柑橘病虫害疤痕的特征值,通过神经网络映射器识别柑橘病虫害.试验结果表明:该方法不仅可以进行柑橘病虫害机器自动识别、评估与监测,还可以进行柑橘果面缺陷分级.
摘要(英文):
To automatically detect the disease and the insect pest through the scar characteristics on the fruit pericarp caused by the relative disease and insect, the multi-fractal analysis is adopted. First "a trous" algorithm is used to detect the local wavelet modulus maxima of fruit gray-scale fruit image. Then the maxima, with probabilistic implication semantic analysis method, is screened to generate the periphery points of the scar. Finally, the height and width of multi-fractal Spectra of periphery points are chosen as feature values of the sc...

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