技術(shù)特征：

1.一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s1具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s2具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s3具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s4具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s42具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s43具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s5具體包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，所述s6具體包括：

10.一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別系統(tǒng)，用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任一項所述的一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，包括以下模塊：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及機器視覺技術(shù)與農(nóng)業(yè)病蟲害診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：獲取葉片表面反射光的偏振方向分布，生成偏振光補償圖像；S2：進行特征層融合，生成多光譜融合圖像；S3：基于多光譜融合圖像中各像素點的偏振相位差異值分割出獨立葉片區(qū)域；S4：對分割后的葉片區(qū)域進行多維度特征提?。籗5：進行歐氏距離計算，確定最鄰近匹配結(jié)果；S6：根據(jù)匹配結(jié)果中的特征相似度閾值判定病蟲害種類。本發(fā)明，通過融合多源光譜信息與結(jié)構(gòu)化特征比對，實現(xiàn)了水稻病蟲害的高精度識別與病斑空間定位，提升了病害診斷的智能化水平與實用性。

技術(shù)研發(fā)人員：徐海峰,龍武華,唐會會,宮彥龍,王倩,朱速松
受保護的技術(shù)使用者：貴州省水稻研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/6/26