[发明专利]叶片病害的识别方法和系统

权利要求书

1.一种叶片病害的识别方法，其特征在于，包括：

对待识别的叶片进行斑块检测，获得待识别叶片上的各斑块区域，所述斑块区域为含有斑块的区域；

对任意一个斑块区域，提取该斑块区域中各位置的SIFT特征向量以及颜色特征向量；

将SIFT特征向量转换为表观特征字典中对应的表观特征单词，将颜色特征向量转换为颜色特征字典中对应的颜色特征单词，将相同位置的表观特征单词和颜色特征单词组成词对；

将各词对一一转换为复合特征字典中对应的复合特征单词，根据各复合特征单词出现在待识别的叶片上的次数，构建该待识别的叶片的复合特征直方图；

将所述复合特征直方图作为预先获得的病害分类器的输入，根据所述病害分类器的输出结果对叶片的病害进行识别；

其中，所述表观特征字典和颜色特征字典的构建方法包括：

获取图像训练集中所有病斑区域的SIFT特征向量和颜色特征向量，采用K-均值聚类算法，计算N_S个SIFT聚类中心向量ST＝{st_i|1≤i≤N_S}和N_C个颜色特征聚类中心向量COL＝{col_j|1≤j≤N_C}；

记第i个SIFT聚类中心向量st_i的序号ws_i为表观特征单词，将st_i与对应的ws_i组成表观特征字典WS＝{(ws_i,st_i)|1≤i≤N_S}，记第j个颜色特征聚类中心向量col_j的序号wc_j为颜色特征单词，将col_j与wc_j组成颜色特征字典WC＝{(wc_j,col_j)|1≤j≤N_C}；

相应地，将SIFT特征向量转换为表观特征字典中对应的表观特征单词，将颜色特征向量转换为颜色特征字典中对应的颜色特征单词的步骤，具体包括：

对每个SIFT特征向量，计算该SIFT特征向量至每个SIFT聚类中心向量的欧氏距离，将欧式距离最近的SIFT聚类中心向量的序号作为该SIFT系统向量对应的表观特征单词；

对每个颜色特征向量，计算该颜色特征向量至每个颜色特征聚类中心向量的欧氏距离，将欧氏距离最近的颜色聚类中心向量的序号作为该颜色特征向量对应的颜色特征单词；

所述复合特征字典的构建方法包括：

根据图像训练集中每个叶片样本的病害以及表观特征单词表，计算表观词汇-类条件概率p(WS|DIS)，所述表观特征单词表中记录对应的叶片样本中所有斑块区域的颜色特征单词，所述表观词汇-类条件概率p(WS|DIS)为已知病害DIS的情况下，出现表观特征单词WS的概率；

根据图像训练集中每个叶片样本的病害以及颜色特征单词表，计算颜色词汇-类条件概率p(WC|DIS)，所述颜色特征单词表中记录对应的叶片样本中所有斑块区域的颜色特征单词，所述颜色词汇-类条件概率p(WC|DIS)为已知病害DIS的情况下，出现颜色特征单词WC的概率；

根据以下公式获得表观和颜色词汇联合-类修正条件概率：

p(WS,WC|DIS)＝k₁(p(WS|DIS)^a p(WC|DIS)^1-a)^b，

其中k₁是保持p(WS,WC|DIS)积分为1的系数，a和b是调节p(WS,WC|DIS)形状的参数；

所述表观和颜色词汇联合-类修正条件概率为已知病害的情况下，同时出现某对表观特征单词和颜色特征单词的概率；

根据以下公式获得病害类-表观和颜色条件概率p(DIS|WS,WC)：

其中，p(DIS)、p(WS)和p(WC)分别是由训练集统计出的病害的分布概率、表观词汇分布概率和颜色词汇分布概率；

根据p(DIS|WS,WC)、p(WS)和p(WC)构造具有N_O个单词的复合特征字典WO。