[发明专利]基于联合稀疏表示的病害识别方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201910393984.7 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110321787A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 吴亚榕;李键红 | 申请（专利权）人： | 仲恺农业工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06T5/00;G06T7/11;G06F17/11 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 薛建强 |
| 地址： | 510225 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于联合稀疏表示的病害识别方法、系统及存储介质，方法包括：对增强处理后的病害叶片图像进行区域分割处理，得到病害区域图像；对病害区域图像进行特征提取，得到病害特征向量；基于联合稀疏模型，根据采集的病害数据集、所述病害区域图像的种类以及所述病害特征向量，计算病害特征向量对应的系数矩阵；根据病害特征向量对应的系数矩阵，计算病害区域图像对应的病害类别。本发明的实施例通过联合稀疏模型来计算病害特征向量对应的系数矩阵，并根据病害特征向量对应的系数矩阵，计算病害区域图像对应的病害类别，相较于现有人工识别农作物病害的方式，本发明提高了病害识别的准确率，可广泛应用于图像处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 病害特征 向量 病害区域 系数矩阵 病害 图像 病害识别 联合稀疏模型 存储介质 稀疏表示 图像处理技术 农作物病害 区域分割 人工识别 特征提取 叶片图像 增强处理 数据集 准确率 采集 联合 应用 | ||
【主权项】：
1.基于联合稀疏表示的病害识别方法，其特征在于：包括以下步骤：对增强处理后的病害叶片图像进行区域分割处理，得到病害区域图像；对病害区域图像进行特征提取，得到病害特征向量；基于联合稀疏模型，根据采集的病害数据集、所述病害区域图像的种类以及所述病害特征向量，计算病害特征向量对应的系数矩阵；根据病害特征向量对应的系数矩阵，计算病害区域图像对应的病害类别。
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