47、植物病害诊断与光伏电池缺陷分类的创新方法研究

植物病害诊断与光伏电池缺陷分类的创新方法研究

1. 压缩感知在植物图像病害诊断中的应用

1.1 系统概述

压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种新颖的传感范式，能以远低于奈奎斯特率的采样率准确重建信号。在植物病害诊断的应用中，其系统模型包含采集和处理阶段。具体流程为：直接从田间以压缩形式采集植物图像，将样本远距离传输或上传至云端，在接收端对压缩图像进行预处理，其中包括基于 CS 的图像重建阶段，利用 CS 重建算法重建图像，并通过峰值信噪比（PSNR）和乘积根差（PRD）评估重建质量。

1.2 CS 图像采集

CS 的采集方法可以用数学公式描述：
- (Y = ΦX)
其中，输入信号 (X) 是长度为 (n) 的向量，属于 (R^n) 或 (C^n)；传感矩阵 (Φ) 是长度为 (m×n) 的矩阵，属于 (R^{m×n}) 或 (C^{m×n})；压缩测量值 (Y) 是长度为 (m) 的向量，属于 (R^m) 或 (C^m)。由于 (m « n)，压缩感知问题是一个高度欠定的线性方程组。

若信号 (X) 只有 (K) 个非零系数，则称其为 (K) - 稀疏信号。大多数在原始域不稀疏的信号，可通过长度为 (n×n) 的稀疏基 (Ψ) 在变换域变得稀疏，即 (X = Ψ s)，其中 (s) 是变换基的系数。因此，CS 可表示为 (Y = ΦX = ΦΨ s = Θs)，其中 (Θ = ΦΨ) 是一个 (m×n) 的矩阵。

相关研究表明，最常用的传感矩阵具有随机性，其元素大多从高斯分布密度函数（均值为零，方差为 (\frac{1}{m})）或伯努利分布中抽取，因为它们能满足