基于随机森林方法的小麦叶片病害识别研究

作者：夏永泉; 王兵; 支俊; 黄海鹏; 孙静茹高斯混合模型em算法hsv主颜色直方图纹理特征支持向量机

摘要：为了提高小麦叶部病害的识别准确率,采用高斯混合模型结合 EM 算法对小麦叶片进行提取,获得较大目标,使得分割准确率比直接分割病害区域有所提高,同时降低了分割难度.并结合 HSV 主颜色直方图和通过 Tamura 纹理特征中的粗糙度、方向度和对比度作为特征进行筛选,采用随机森林方法对小麦健康叶片、白粉病、叶枯病和叶锈病图像进行了识别,整体识别准确率可达 95%.通过实验验证,该方法是有效可行的,并优于同等条件下的支持向量机（SVM）方法.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社