基于联合稀疏模型的黄瓜病害自动识别

摘要：

提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构.通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别.试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67％,较稀疏表示分类算法提高5.7％,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s.

关键词：黄瓜病害识别、多任务学习、联合稀疏模型、加速近端梯度、图像分割、特征抽取

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金项目61877013;广东省自然科学基金项目2017A030310618;广东省科学技术厅项目2016A020210131;广东省重点平台及科研项目2017GXJK073

在线出版日期：2019-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：444-448