一种扭曲水稻图像的识别分类方法

本发明涉及一种扭曲水稻图像的识别分类方法，包括：确定包含水稻的图像区域；利用孪生胶囊神经网络提取图像特征，获取胶囊特征向量分布图；通过单尺度同态滤波算法对胶囊特征向量分布图进行对比度增强；通过基于特征向量计算的VB‑ORB算法，在增强后的特征向量分布图上实现原始标准图像与扭曲测试图像之间的特征匹配。本发明的有益效果是：本发明能够捕捉不同水稻植株之间的空间层级关系和姿态表型等视觉信息，从而对来自外界的光学畸变扰动具有更强的鲁棒性，因此克服了现存神经网络的无法对发生视觉畸变现象的水稻图像进行精确的分类识别。