【摘 要】
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为解决大豆病害无损采集的非线性失真图像与病种之间映射关系的问题，将数字图像处理技术与神经网络推理机制相结合，提出了基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型．通过自制标定
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31601220);中国博士后科学基金资助项目(2016M591559,2016M601464);黑龙江省自然科学基金资助项目(QC2016031);黑龙江省农垦总局科技攻关项目(HNK125A-08-03)
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为解决大豆病害无损采集的非线性失真图像与病种之间映射关系的问题，将数字图像处理技术与神经网络推理机制相结合，提出了基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型．通过自制标定模板无损采集大豆病害数字图像，利用双线性投影映射算法校正病害图像的几何失真，同时计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征参数，以此多维特征指标为基础，应用神经网络的强自适应性自动取得大豆病种推理规则，建立大豆病害自动诊断模型．仿真试验表明：大豆病害的失真图像校正精度达到99％以上，其病害种类诊断准确率为98．33％，实现了大豆病害自动诊断和
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