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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Shape Feature Extraction of Wheat Leaf Disease Based on Invariant Moment Theory

verfasst von : Zhihua Diao, Anping Zheng, Yuanyuan Wu

Erschienen in: Computer and Computing Technologies in Agriculture V

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Shape feature extraction is a key research direction on wheat leaf disease recognition. In order to resolve the problem of translation, scaling and rotation transformation invariance on shape matching, the invariant moment theory was introduced to shape feature extraction and seven Hu invariant moment parameters were defined as shape features. Meanwhile the present algorithm was used and new parameters were defined for shape feature extraction research on wheat leaf disease image. The shape features suitable for two types of wheat leaf disease recognition were received and applied in wheat disease intelligent recognition system. The results show that the system recognition rate is relatively high, and can meet the practical application requirements.

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Metadaten
Titel
Shape Feature Extraction of Wheat Leaf Disease Based on Invariant Moment Theory
verfasst von
Zhihua Diao
Anping Zheng
Yuanyuan Wu
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-27278-3_18