基于粒子群的支持向量机图像识别

为了实现对田间水稻缺素的精准识别,构建一个图像识别系统。对该系统所采用的图像采集、图像分割、基于支持向量机图像分类等算法进行研究。首先,根据田间水稻的缺素现象进行图像采集和处理。然后提取图像与氮元素相关的颜色特征。在分析比较SVM算法对图像分割的基础上,提出一种基于改进粒子群算法进行SVM参数优化算法模型(即IPSO-SVM)。最后,对实验进行设置,对算法模型与其他算法进行测试对比。实验结果表明:对水稻缺素诊断的准确率达到95.45%,基本满足田间水稻缺素的科学诊断要求。