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基于压缩感知理论的杂草种子分类识别研究

张明  
【摘要】:农业是国民经济的支柱产业,农产品产量和品质的提升能极大地促进经济的发展。农田杂草的存在,严重影响了农作物的生长发育,杂草的传播和繁殖主要是以种子的形式为主。因而实现自动、准确、稳健的杂草种子识别分类算法,具有重要的技术和经济意义。本文把压缩感知理论的研究成果应用到农业方面,提出了具有鲁棒性的配准以及分类算法框架。在对杂草种子图像统一配准后,利用多种降维方法,对比不同分类器,研究了基于压缩感知分类识别的优势。通过讨论测试图像的有效性检验以及分类识别的误差修正模型等内容,为设计实际中的杂草种子图像识别系统,提供了可行的思路。 本文的主要研究内容和结论如下: (1)基于矩阵重建的杂草种子配准研究 利用压缩感知理论的扩展问题矩阵重建,将杂草种子图像配准表示为寻求经过一系列欧几里得变换后使批图像矩阵秩最小化的问题。通过求解等价的凸优化问题,以求在不提取具有平移、旋转、尺度等不变性特征的情况下,建立杂草种子识别的可行方案。通过实验验证,配准结果良好并具有一定鲁棒性。另外,通过分类对比实验的结果,验证了配准对于此分类算法的重要性。 (2)基于稀疏表示的杂草种子分类识别研究 将配准好的80个类别的杂草种子作为分类识别的主体研究对象。利用压缩感知理论在机器学习领域中的应用,直接以训练图像本身作为基元素去表示测试图像进行分类识别。用交叉检验作为实验方法,使用四种降维算法获取80类杂草种子的d维表示,结合3种分类器,得到各自的识别率。结果表明,基于压缩感知的分类识别具有一定优势,识别率最高可达98.75%。最后还简要的讨论了测试图像的有效性检验问题,这是前人研究中没有涉及的问题。 (3)杂草种子分类识别的误差修正模型研究 杂草种子常常因潮湿和微生物侵染产生霉块或病斑,另外,杂草种子图像在采集等过程中也有可能引入不同程度的误差。本研究在实验室条件下模拟霉块病斑杂草种子分类识别的情形,通过求解一个复合的超定线性方程组优化问题,对人为加入遮挡或噪声的杂草种子给予分类识别,从而验证杂草种子分类识别的误差修正模型的正确性。


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