水稻纹枯病图像识别处理方法研究

袁　媛，陈　雷，吴　娜,2，李　淼

(1.中国科学院 合肥智能机械研究所，合肥　230031；2.中国科学技术大学 信息科学技术学院，合肥　230026)



水稻纹枯病图像识别处理方法研究

袁媛1，陈雷1，吴娜1,2，李淼1

(1.中国科学院 合肥智能机械研究所，合肥230031；2.中国科学技术大学 信息科学技术学院，合肥230026)

摘要：为了实现水稻病害的自动检测，设计并实现了一种基于支持向量机的水稻纹枯病识别方法。首先利用R分量和中值滤波进行图像预处理，然后利用改进的图切割方法进行病斑分割，再提取病斑的颜色和纹理特征，最后利用支持向量机方法对水稻纹枯病进行分类识别。结果表明：识别准确率达到95%，能够满足实际应用的需求。本研究结果可以为水稻病害的自动识别提供参考依据。

关键词：水稻纹枯病；图像识别；病害诊断；支持向量机

0引言

水稻纹枯病是水稻发生最普遍的主要病害之一，在水稻整个生育期内均可发生，对水稻产量影响很大。目前，农民识别作物病害一般是通过自己的经验、参考病害类图书、互联网查询或请教农业技术人员/专家等方法。这些方法存在一些问题：农民通过图片比照或根据书本中的文字描述来识别作物病害，常会造成人为错误，难以准确、及时地对症下药；由于目前国内各个地方的植保站规模不大，技术人员很难在作物的生育期内定时上门给各个农户查看作物病情，容易造成病情的延误。近些年来，随着数字图像处理技术的迅速发展、计算机视觉技术的广泛应用和各种模式识别技术的日趋成熟，采用图像处理技术来分析作物病害，并准确给出病害类别，为作物病害的无损检测、快速诊断提供了新的途径和方法。……