一种基于机器视觉技术的水稻病虫害识别方法及系统

本发明涉及机器视觉技术与农业病虫害诊断技术领域，具体涉及一种基于机器视觉技术的水稻病虫害识别方法及系统，包括以下步骤：S1：获取叶片表面反射光的偏振方向分布，生成偏振光补偿图像；S2：进行特征层融合，生成多光谱融合图像；S3：基于多光谱融合图像中各像素点的偏振相位差异值分割出独立叶片区域；S4：对分割后的叶片区域进行多维度特征提取；S5：进行欧氏距离计算，确定最邻近匹配结果；S6：根据匹配结果中的特征相似度阈值判定病虫害种类。本发明，通过融合多源光谱信息与结构化特征比对，实现了水稻病虫害的高精度识别与病斑空间定位，提升了病害诊断的智能化水平与实用性。