【摘 要】
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针对玉米叶部病害图像的特点，提出将支持向量机（SVM）组成的多分类器应用于多种玉米叶部病害识别中。首先利用Live—Ware分割算法分割出玉米叶部病灶，再利用小波特征提取算法提取
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳理工大学信息学院
【基金项目】
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辽宁省高校自然科学基金项目(20243303);沈阳市科技局创新基金项目(20020256)
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针对玉米叶部病害图像的特点，提出将支持向量机（SVM）组成的多分类器应用于多种玉米叶部病害识别中。首先利用Live—Ware分割算法分割出玉米叶部病灶，再利用小波特征提取算法提取病灶的特征向量，最后利用支持向量机分类方法进行病害的识别。玉米叶部病害图像识别试验结果表明，支持向量机分类方法适合小样本情况，具有良好的分类能力，适合多种玉米叶部病害的分类。不同的分类核函数的相互比较分析表明，径向基核函数最适合玉米病害的分类识别。
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