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申请/专利权人：陕西安康玮创达信息技术有限公司
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于图像增强的病虫害分类识别方法，包括：将农作物图像输入多标签分类网络以获取疑似类别和确定类别；构建初始伽马向量，对疑似类别的作物样本图像中各类图像区域进行伽马矫正，计算增强后作物样本图像中疑似类别的类间距离和类内距离，以获取目标函数，并将目标函数最大值时的初始伽马向量作为目标伽马向量；依据目标伽马向量对农作物图像进行伽马矫正，并将增强后的农作物图像输入多标签分类网络以获取第二识别结果；将第二识别结果和确定类别作为病虫害识别结果。本申请的技术方案能够精准获取病虫害识别结果。
主权项：1.基于图像增强的病虫害分类识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：将农作物图像输入多标签分类网络以获取第一识别结果，所述第一识别结果包括疑似类别和确定类别；构建初始伽马向量，所述初始伽马向量包括各类图像区域的伽马参数；依据所述初始伽马向量对所述疑似类别的作物样本图像中各类图像区域进行伽马矫正，获取增强样本图像，构建目标函数，并将目标函数最大值对应的初始伽马向量作为目标伽马向量；依据所述目标伽马向量对所述农作物图像中各类图像区域进行伽马矫正，得到增强农作物图像，并将所述增强农作物图像输入多标签分类网络以获取第二识别结果；将所述第二识别结果和所述确定类别作为病虫害识别结果；所述疑似类别的作物样本图像的获取方法包括：响应于任一历史农作物图像属于所述疑似类别，且不属于所述疑似类别之外的其它病虫害类别，将所述历史农作物图像作为所述疑似类别的作物样本图像；所述目标函数为： ；其中，为所有增强样本图像的数量，为第张增强样本图像的分类参考特征，为第张增强样本图像所属的疑似类别内所有增强样本图像的分类参考平均特征，为疑似类别的数量，为除第张增强样本图像所属疑似类别之外第个其它疑似类别内所有增强样本图像的分类参考平均特征； ；其中，、和分别为叶子区域、果实区域和枝干区域的分类贡献度，、、为分别为叶子区域、果实区域和枝干区域的图像特征，为分类参考特征；所述分类贡献度通过梯度加权类激活映射算法得到。
全文数据：
权利要求：
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