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贝叶斯方法在玉米叶部病害图像识别中的应用  
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【英文篇名】 Bayesian classifier method on maize leaf disease identifying based images
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【作者】 赵玉霞; 王克如; 白中英; 李少昆; 谢瑞芝; 高世菊;
【英文作者】 ZHAO Yu-xia1; 2; WANG Ke-ru1; 3; 4; BAI Zhong-ying2; LI Shao-kun1; XIE Rui-zhi1; GAO Shi-ju1 1.Institute of Crop Science; Chinese Academy of Agricultural Sciences; Beijing 100081; China 2.Beijing Posts and Telecommunications University; Beijing 100876; China 3.Key Laboratory of Oasis Ecology Agriculture of Xinjiang Bingtuan; Shihezi University; Shihezi; Xinjiang 832000; China 4.Research Center of Xinjiang Crop High-Yield; China;
【作者单位】 中国农业科学院作物科学研究所; 北京邮电大学; 中国农业科学院作物科学研究所 北京100081 北京邮电大学; 北京100081 石河子大学绿洲生态农业重点试验室; 新疆石河子832000 石河子大学新疆作物高产研究中心; 新疆石河子;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2007年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 朴素贝叶斯方法; 玉米叶部病害; 特征提取; 分类识别; 特征约简;
【英文关键词】 naive Bayesian method; maize leaf disease; feather extracting; classify and identify; feather reduction;
【摘要】 根据锈病、弯孢菌叶斑病、灰斑病、小斑病及褐斑病等五种玉米病斑图像的实际情况,在图像分割和特征提取的基础上,利用朴素贝叶斯分类器的统计学习方法,实现玉米叶部病斑的分类识别。研究结果表明,对五种玉米叶部病害的诊断精度在83%以上。贝叶斯分类器具有网络结构简单、易于扩展等特点,对玉米叶部病害的分类识别效果较好,也为其它作物病害图像识别的研究提供了借鉴。
【英文摘要】 A naive Bayesian classifier method is proposed to classify maize leaf disease according to five kinds of actual maize disease images,which are segmented and extracted feather from at first.The result shows that the precision of maize disease identifying is higher than 83%.Bayesian classifier is excellent at simple network structure and extending easily.It is effective for classifying maize disease and it can use for reference for the image recognition research on other crops.
【基金】 国家高技术研究发展计划(863)(the National High- Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2002AA243041); 国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.30360047)
【更新日期】 2007-03-26
【分类号】 TP391.41;TP183
【正文快照】 1引言近年来,图像识别在农业方面的应用研究已经取得了很大的进展,并且成为现代农业研究的热点[1-4]。从图像中提取出来的大量的信息,可以通过多种方法加以利用,目前常用的方法有统计方法、模糊集方法、人工神经网络方法和数据库方法。基于统计理论的贝叶斯方法具有坚实的数学?

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