[发明专利]基于稀疏表示的苹果病害识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理和模式识别，具体涉及基于稀疏表示的苹果病害识别方法。

背景技术

苹果广泛分布于中国乃至世界多个地区，是多国居民食用的主要水果之一，苹果中含有丰富的碳水化合物、维生素、微量元素、果胶等，这些物质对人类身体具有很多益处。但是，苹果是一种易染病水果，苹果的病害种类很多，危害较大的病害有腐烂病、早期落叶病、套袋苹果黑点病、锈病、白粉病等。苹果病害防治在苹果生命周期中都具有重要的地位和作用。由于广大果农病害防治技术水平不高，防治粗放，农药乱配滥用现象比较普遍，一些果农为了防治病害，从苹果树发芽、开花、结果的全过程都定期喷洒不同种类农药，由此造成苹果农药残留严重超标。科学、合理、安全地防治苹果病害，对人们的身体健康、延长果树的结果年限，增长果树寿命以及减少环境污染等都具有重要意义。

事实表明，及早发现苹果病害情况和正确诊断病害类别，是进行科学防治苹果病害的前提。只有知道病害的类别，才能对症下药。由于不同病害苹果病斑的颜色、纹理和形状之间的差异很大，所以果农经常根据苹果病斑诊断病害的类别。由于病害苹果病斑复杂、多样、无规律，而且病害初期病斑特征不够明显，所以基于人工观察的方法往往难以对病害做出科学、准确地诊断。随着计算机和图像处理技术的不断提高，自动植物病害识别方法研究是目前学术界的一个比较热门的研究方向。很多经典的苹果识别方法都需要提取苹果病斑图像的特征，但由于苹果病斑的复杂性，使得这些方法的识别效果不佳。

稀疏表示是一种新的目标识别方法，在人脸识别中得到了广泛应用。Wright等人提出了稀疏表示分类方法[WringtJ，YangAY，GaneshA，etal.Robustfacerecognitionviasparserepresentation.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence.2009，31(2)：210-227]。该方法能够有效解决人脸识别过程中的特征选择和对遮挡的鲁棒性问题。虽然稀疏表示方法在目标识别领域得到了广泛研究和应用，但很少看到将稀疏表示方法应用于果实病害识别中的研究报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有苹果病害识别效果不佳的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种基于稀疏表示的苹果病害识别方法，包括以下步骤：

S1，病害苹果的病斑图像分割，将每幅病害苹果图像转换成灰度级为0～255、维数为32×32的数字灰度图像矩阵，记为g(x，y)，x和y表示该图像中某像素的坐标值，利用直方图法计算图像任一灰度级为i的概率p_i；

任设一个初始阈值d将病害苹果图像各个像素按灰度值大小分为C₁和C₂两类，计算C₁类的概率之和以及灰度均值分别为

ω1=Σi=0d-1pi,μ1=1ω1Σi=0d-1i·pi---(1)]]>

计算C₂类的概率之和以及灰度均值分别为