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基于压缩感知的农作物病虫害图像重构
  • ISSN号:1003-188X
  • 期刊名称:《农机化研究》
  • 时间:0
  • 分类:S43[农业科学—农业昆虫与害虫防治;农业科学—植物保护] TP919[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]江西农业大学软件学院,南昌330045, [2]南昌大学机电工程学院,南昌330031, [3]江西省高等学校农业信息技术重点实验室,南昌330045
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61363041);江西省教育厅青年基金项目(GJJ11090)
中文摘要:

针对农业病虫害远程诊断系统中对农作物病虫害图像重构精度要求高的问题,提出基于压缩感知的病虫害图像重构方法。利用压缩感知方法,在传感器数据采集端使用测量矩阵对病虫害图像信号进行观测,测量值通过网络被传输至远程监控端后,再使用正交匹配追踪算法对图像进行重构。为了验证提出的重构方法的有效性,在不同的采样数量下,对病虫害图像的重构进行了仿真。结果表明,该方法能高质量地重构病虫害图像。

英文摘要:

Regarding to tackle the problem of demanding high accuracy of reconstructive agricultural plant diseases and insect pests image , a method of diseases and insect pests image reconstruction based on compressive sensing is proposed . Based on the compressive sensing method , it uses measurement matrix to measure the diseases and insect pests image sig-nal on the sensor nodes .After the measured value is transmitted to the remote monitoring by network , orthogonal matc-hing pursuit algorithm is used to reconstruct the image .In order to illustrate the effectiveness of the proposed method , the diseases and insect pests images under different sample quantity are simulated .Experimental results show that the pro-posed method can reconstruct the image with high quality .

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期刊信息
  • 《农机化研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江省农业委员会
  • 主办单位:黑龙江省农业机械学会 黑龙江省农业机械工程科学研究院
  • 主编:李智
  • 地址:哈尔滨市南岗区哈平路156号
  • 邮编:150081
  • 邮箱:NJHYJ@VIP.SOHU.COM
  • 电话:0451-86662611
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-188X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1233/S
  • 邮发代号:14-324
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据库》全文收录,《中国学术期刊综合评价数据库》全文收录,自1992年至今连续被确认为全国农业工程类期刊的核...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25747