【摘 要】
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为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61661042）, 内蒙古自治区自然科学基金项目（2015MS0617）
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为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高频协方差阵特征值与低频低阶矩（HELM）的12个不变纹理特征、空间域Hu不变矩的4个形状特征,进行支持向量机（SVM）的虫害分类识别。通过对8类典型虫害的识别,试验结果表明：在SVM识别方法下,本文HELM特征提取方法,相比传统纹理特征提取方法,在特征计算量不增加的同时,平均识别率至少提高了17个百分点;在HELM特征与Hu矩特征下,本文SVM的
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