一种新的不变矩与神经网络玉米病害识别系统

摘要：

基于不变矩理论,对玉米病害图像进行二值化,图像归一化处理,提出一种新的、具有较好逼近能力和较强容错能力的RBF-BP神经网络识别系统.利用Hu不变矩特征的平移不变性、比例不变性、旋转不变生和对目标良好的抗干扰性等特性,处理复杂、多变的玉米病害图像,形成不变矩特征矢量样本库.根据Hu不变矩在提取图像特征过程中的可靠性、独立性及数目小的特点和RBF-BP神经网络在识别过程中较好收敛性特点,对玉米病害图像进行特征提取、网络训练和病害特征的识别.仿真实验结果表明RBF-BP神经网络系统的有效性.

关键词：玉米病害识别、Hu不变矩、径向基函数-反向传播(RBF-BP)神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4;S24(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：219-221