基于TSDPSO-SVM的水稻稻瘟病圖像識(shí)別

摘要： 針對(duì)水稻稻瘟病診斷中存在的工作量大、效率較低且主觀性強(qiáng)的問題，基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)模型提出水稻稻瘟病的圖像快速識(shí)別新方法。首先，采用基于超綠特征的最大類間方差法分割病害圖像病斑，利用主成分分析快速得到病斑顏色和形狀特征的主分量，構(gòu)建水稻病害圖像特征數(shù)據(jù)庫。其次，提出牽引切換延遲粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)模型的識(shí)別方法。通過延遲信息的選擇策略和牽引操作，使粒子跳出局部... （共7頁）