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基于视觉词袋模型的稻曲病发病程度感知
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摘要：为了快速、精准地感知水稻稻曲病发病程度，以实现高度自动化的稻曲病大面积监测，结合高光谱成像和视觉词袋模型（BoVW）自动感知稻曲病发病程度。首先利用UHD185画幅式高光谱仪获取发病水稻光谱成像数据，利用主成分分析（PCA）筛选特征波段，再用正方格划分区域并获取区域特征，然后利用K-means算法聚类生成视觉词典，聚类中心作为视觉单词，最后利用矢量化和直方图统计得到视觉词袋模型表达。