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文檔簡介
1、綠色植物對(duì)人類賴以生存的地球環(huán)境,尤其是對(duì)城市環(huán)境有著非常重要的作用。以前的植物葉片識(shí)別系統(tǒng)都是在PC上或者Arm板上開發(fā)的,攜帶不方便,且硬件受到限制,識(shí)別率不高等等。本文主要完成了基于LBP特征的葉片識(shí)別以及Android系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。
基于LBP特征的葉片識(shí)別包括三個(gè)部分,分別是葉片圖像預(yù)處理,LBP的特征提取和分類器的設(shè)計(jì)。葉片圖像預(yù)處理方法主要包括圖像灰度化、圖像降噪、圖像分割三個(gè)環(huán)節(jié)。然后我們提取葉片圖像的多分辨
2、率重疊分塊的LBP特征。接著針對(duì)特征設(shè)計(jì)分類器。由于葉片識(shí)別是一個(gè)大樣本問題,識(shí)別時(shí)對(duì)識(shí)別速度要求非常高,需要生成模型加快識(shí)別速度,那么選擇支持向量機(jī)作為分類器能非常好的滿足要求。
Android系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)部分,該系統(tǒng)采用C/S模式,提供了在大數(shù)據(jù)庫情況下進(jìn)行手持識(shí)別的方案,不僅攜帶方便,而且在網(wǎng)絡(luò)狀況良好的條件下,在識(shí)別速度上得到了大大提高,本文提出的多分辨率重疊分塊的LBP方法也使得識(shí)別精度上有了很大改善!我們使用VS2
3、010來開發(fā)了植物葉片識(shí)別系統(tǒng)的服務(wù)器端,使用Eclipse來開發(fā)Android客戶端。由于該系統(tǒng)識(shí)別部分采用的是面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法,因此很多新的特征提取方法以及分類方法都可以直接添加到該系統(tǒng)中,功能擴(kuò)展非常方便。系統(tǒng)運(yùn)行流程如下:首先,Android設(shè)備端和服務(wù)器端建立網(wǎng)絡(luò)連接。然后Android設(shè)備端進(jìn)行一系列操作,其中包括從本地獲取圖片,來自相機(jī)拍攝的圖片,先對(duì)圖片進(jìn)行分割前預(yù)處理,然后再對(duì)圖片中關(guān)鍵葉片部分運(yùn)用GrabCut算法
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