基于SVM的植物病虫害图片分类识别系统 论文摘要

本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的植物病虫害图片分类识别系统。该系统使用了图像处理技术和机器学习算法，能够对植物病虫害图片进行自动分类识别。具体来说，该系统包括以下步骤：图像预处理、特征提取、特征选择和模型训练。在图像预处理阶段，对图像进行了灰度化、二值化、去噪等处理。在特征提取阶段，使用了局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）两种特征提取方法。在特征选择阶段，采用了方差阈值法和相关系数法筛选出了最优的特征。最后，在模型训练阶段，使用SVM算法对特征进行分类训练，得到了分类器。实验结果表明，该系统能够对植物病虫害图片进行准确的分类识别，具有较好的性能和实用价值。