基于多光谱图像分析的细菌自动分类方法及系统

本发明具体涉及一种基于多光谱图像分析的细菌自动分类方法及系统，方法包括：获取目标细菌样本的多光谱图像数据；对获取的多光谱图像数据进行预处理，生成像素块光谱特征数据；基于支持向量机构建细菌分类模型，使用像素块光谱特征数据训练集部分对上述模型进行训练并储存；将需要分类的像素块光谱特征数据输入细菌分类模型进行分类，并结合投票机制依据多数投票原则确定最终分类结果；根据最终分类结果生成分类置信度，并输出分类报告文件。本发明采用多光谱图像分析方法，不仅显著提高了细菌分类系统对不同菌种样本的识别精度，还能够有效降低背景噪声对分类效果的影响，从而拓宽其在病原菌快速检测领域中的应用。