本发明设计了一种基于椭圆傅立叶描述符和加权稀疏表示的植物识别方法，其主要技术特点是预处理叶图像将每个彩色叶片图像转换为灰度图像，并利用Otsu分割算法将叶片图像从背景中分离，同时转换成二进值图像，用腐蚀算法消除叶图像的小孔；采用Canny边缘检测器进行边缘检测；计算边界的质心；计算傅立叶描述符；构建完备词典将所有叶图像数据集的傅立叶描述符向量划分为训练集和测试集；完备词典由所有训练集的傅立叶描述符向量组成；通过加权稀疏表示分类器进行优化。

本发明采用椭圆傅立叶描述符对噪声和其他因素均有较好的鲁棒性，将加权稀疏表示分类器(WSRC)应用于植物物种识别，在低维子空间中应用尤为显著，明显地提高了识别率。