基于方向梯度直方图和局部二值模式混合特征的水稻病虫害识别方法研究OACSCDCSTPCD
Study of diseased rice image recognition based on histograms of oriented gradients and local binary pattern hybrid features
为解决判定水稻病虫害类型所需样本多、处理设备要求高等问题,以健康水稻及褐斑病、铁甲虫病、稻瘟病水稻为研究对象,基于方向梯度直方图(histograms of oriented gradients,HOG)和局部二值模式(local binary pat-tern,LBP)加权融合的方法对水稻病虫害图像提取特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对水稻进行分类识别.结果表明,基于HOG和LBP混合特征的水稻病虫害…查看全部>>
杨颖;文小玲;章秀华
武汉工程大学电气信息学院,湖北 武汉 430205湖北省视频图像与高清投影工程技术研究中心,湖北 武汉 430205光学信息与模式识别湖北省重点实验室,湖北 武汉 430205
农业科技
水稻病虫害图像识别方向梯度直方图局部二值模式支持向量机
《河南农业大学学报》 2021 (6)
航天探测多谱图像的特征级自主统一复原方法研究
1089-1096,8
国家自然科学基金项目(61671337)武汉工程大学研究生教育创新基金项目(CX2020065)
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