针对家庭种植水培黄瓜中用户难以准确识别病害的问题,设计了一种基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统.应用自适应小波对原始图像进行降噪处理,在HSV空间通过阈值分割结合形态学操作获得理想的黄瓜叶片图像,并通过自适应阈值分离病斑,提取病斑形态学、颜色和纹理原始特征参数.利用GA-BP神经网络定义原始特征参数对分类结果的灵敏度,递归剔除灵敏度较低的若干特征,降低特征参数的维数.根据优化后的特征参数组合,利用支持向量机对黄瓜炭疽病和白粉病进行识别.实验结果表明,本方法对黄瓜炭疽病和白粉病的综合分类正确率在96％以上.设计的方法有效提高了黄瓜病害的识别率,并为其他作物病害的智能识别提供了借鉴.
黄瓜叶片病斑 GA-BP神经网络 灵敏度 特征向量优化组合 支持向量机 病斑识别