[发明专利]基于SIFT特征提取算法的向日葵病害识别方法在审
| 申请号： | 201810325111.8 | 申请日： | 2018-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN108564092A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 发明（设计）人： | 吕芳;刘波波 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/54;G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 文芳 |
| 地址： | 010080 内蒙古*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于SIFT特征提取算法的向日葵病害识别方法，包括：获取待识别向日葵叶部病害图像，对待识别向日葵叶部病害图像进行图像增强、去噪、平滑、锐化预处理；将待识别向日葵叶部病害图像分别与样本库中的各类病害参考图像进行SIFT特征向量进行匹配度分析，若待识别向日葵叶部病害图像与一类病害参考图像的SIFT特征向量相匹配的数量大于或等于预定阈值，则判定该待识别向日葵叶部病害图像对应的向日葵叶为该类病害向日葵叶；若待识别向日葵叶部病害图像与样本库中的各类病害参考图像的SIFT特征向量相匹配的数量都小于预定阈值，则判定该待识别向日葵叶部病害图像对应的向日葵叶不是样本库中的任何一类病害。 | ||
| 搜索关键词： | 向日葵叶 病害 图像 参考图像 样本库 向量 病害识别 提取算法 向日葵 匹配 判定 预处理 图像增强 匹配度 平滑 去噪 锐化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于SIFT特征提取算法的向日葵病害识别方法，其特征在于，包括：获取待识别向日葵叶部病害图像，对所述待识别向日葵叶部病害图像进行图像增强、去噪、平滑、锐化预处理；基于SIFT特征提取算法提取所述待识别向日葵叶部病害图像的SIFT特征向量，将待识别向日葵叶图像分别与样本库中的各类病害参考图像进行SIFT特征向量进行匹配度分析，若待识别向日葵叶部病害图像与一类病害参考图像的SIFT特征向量相匹配的数量大于或等于预定阈值，则判定该待识别向日葵叶部病害图像对应的向日葵叶为该类病害向日葵叶；若待识别向日葵叶部病害图像与样本库中的各类病害参考图像的SIFT特征向量相匹配的数量都小于预定阈值，则判定该待识别向日葵叶部病害图像对应的向日葵叶不是样本库中的任何一类病害。
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