基于二维子空间的苹果病害识别方法

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如何准确、实时得到苹果病害信息是苹果病害管理的一个重要研究内容。根据苹果叶片症状准确、快速地诊断苹果病害是预防和控制苹果病害的基础。由于苹果同类病害叶片及其病斑图像的形状、颜色和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于苹果叶部病害识别。为此,提出了一种基于二维子空间学习维数约简(2DSLDR)的苹果病害识别方法。该方法将高维空间的观测样本点映射到低维子空间,使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的分类特征。该方法直接作用于叶片图像,不需要计算逆矩阵,从而克服了经典
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