基于对数频域分层梯度方向直方图的苹果病害识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201611246390.6
IPC分类号：G06K9/46;G06K9/62
申请日期：
2016-12-29
申请人：
西京学院

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著录项信息

专利名称	基于对数频域分层梯度方向直方图的苹果病害识别方法
申请号	CN201611246390.6	申请日期	2016-12-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2017-05-31	公开/公告号	CN106778786A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/46 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/46 图像特征或特性的抽取〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西京学院	申请人地址	陕西省西安市长安区西京路1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西京学院	当前权利人	西京学院
发明人	张善文;黄文准;尤著宏
代理机构	西安智大知识产权代理事务所	代理人	贺建斌

摘要

基于对数频域分层梯度方向直方图的苹果病害识别方法，先对原始的苹果病害叶片RGB彩色图像经过滤预处理，转化成YUV颜色模型，利用K均值聚类和EM方法结合对苹果叶片图像进行分割得到病斑图像，再分别计算病斑图像的对应的RGB、L*a*b*和YUV三个图像的分层梯度方向直方图，进行傅里叶变换，再取对数，得到的三个对数频域分层梯度方向直方图，再整合为一个向量，利用PCA进行维数约简，得到苹果病害叶片图像的特征向量，建立苹果病害叶片标准模版库，对于一幅待识别的苹果病害叶片，提取其特征向量，然后计算待识别叶片图像的特征向量与标准模版库中的特征向量之间的余弦距离，最后判断待识别苹果病害叶片的病害类别，本发明能够快速、准确地识别苹果病害类别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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