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为了减少植物病害给农业生产者带来的损失,提高植物病害的识别率和识别精度,对复杂背景下植物叶部病害的图像特征提取和识别方法进行了研究.采用基于超像素和形状上下文的方法对复杂背景下的黄瓜病害叶片图像进行分割.通过局部二值模式(LBP)、区域平均方差和区域平均熵值等方法,分别从颜色、形状和纹理三个方面提取了植物病害图像的11个典型特征.在对病斑检测器训练时主要使用了两种核函数,分别是线性核函数和高斯径向基核函数.在使用两种核函数进行训练时,需要进行参数优化,采用k-folder交叉验证和网格搜索法来选择最