基于葉片特征的計(jì)算機(jī)自動(dòng)植物種類(lèi)識(shí)別研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)植物種類(lèi)的自動(dòng)識(shí)別與分類(lèi)也就成為了可能。目前植物識(shí)別和分類(lèi)主要由人工完成，它的主要依據(jù)是植物的外觀(guān)特征。由于植物的外觀(guān)特征可以通過(guò)數(shù)字圖像方式獲得，那么利用圖像處理，模式識(shí)別等技術(shù)進(jìn)行植物種類(lèi)識(shí)別將大大提高識(shí)別效率。計(jì)算機(jī)自動(dòng)植物識(shí)別技術(shù)的研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)是提取植物的特征，分類(lèi)并認(rèn)識(shí)植物，進(jìn)而能在眾多的植物中識(shí)別出已經(jīng)認(rèn)識(shí)的植物，或者找到相似的同類(lèi)和近親植物。它在認(rèn)識(shí)和正確識(shí)別植物種類(lèi)，植物博

2、物館的數(shù)字化，良種的識(shí)別，以及機(jī)械除草等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。 本文首先綜述了計(jì)算機(jī)植物種類(lèi)識(shí)別的基本概念和原理，并針對(duì)不同的方法和技術(shù)對(duì)現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)植物識(shí)別方法進(jìn)行了總結(jié)和比較。根據(jù)目前算法的一些不足，提出了一種新的基于植物葉片特征的計(jì)算機(jī)植物種類(lèi)識(shí)別方法。該方法在特征提取方面進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新：首先對(duì)葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理：利用高斯低通濾波去除噪聲；接著通過(guò)獲取葉片的近似長(zhǎng)寬比，計(jì)算葉片外輪廓邊界的七個(gè)矩不變量等方法提取其幾何輪

3、廓特征；然后使用2-D離散小波變換對(duì)葉脈圖像進(jìn)行分解，分別對(duì)葉脈圖像不同尺度下的小波系數(shù)提取紋理統(tǒng)計(jì)矩，共得到72個(gè)葉脈的紋理特征值，用這些特征值表示葉脈的紋理特征；最后根據(jù)所得到的葉片特征值，利用自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類(lèi)器來(lái)識(shí)別植物種類(lèi)。根據(jù)本文提出的方法，我們?cè)谟?jì)算機(jī)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)分析表明了該方法的有效性和可靠性。 本文提出的基于葉片特征的計(jì)算機(jī)植物種類(lèi)識(shí)別方法的研究成果，將人們對(duì)計(jì)算機(jī)植物種類(lèi)識(shí)別的