基于图像处理的绿色叶片病害特征优化及病害识别方法

摘要

本发明适用于图像数据处理技术领域，提供了一种基于图像处理的绿色叶片病害特征优化及病害识别方法，包括如下步骤：采用标准差自适应的高斯滤波降噪声算法对图像进行预处理，得到预处理图像；利用超绿特征的最大类间方差法，将预处理图像的背景部分去除，完成图像分割，提取出病斑图像；对病斑图像进行特征提取，并利用蚁群算法对特征的空间进行降维优化，得到优化特征组合；选用GA‑BP神经网络(利用遗传算法进行权阈值优化的BP神经网络)作为分类器进行病害分类识别。借此，本发明能够利用图像处理技术准确识别叶片病斑种类，省时省力，能够在农业种植领域大范围推广使用，有助于提高农作物的产量和农产品的质量，降低劳动强度。