基于圖像的植物葉片分類方法研究.pdf

1、植物葉片分類識別對于準確高效的植物物種鑒定、良種識別、鑒定植物葉片病害、研究植物間的親緣關系以及闡明植物系統的進化規(guī)律等方面具有重要意義，而且根據植物葉片識別植物種類對于生物科學與生態(tài)科學具有重要的輔助作用。近年來，國內外在基于植物葉片圖像的植物分類等方面的研究不斷取得進展，包括葉片圖像的特征選取、算法性能和分類器設計等，并取得了一定的研究成果。但總體而言，為了在實用中進一步提高工作效率、降低人員的勞動強度等，基于圖像的植物葉片自動識別

2、的準確率仍有提升空間。
　　 本文針對植物葉片的分類識別展開研究。首先對植物機器識別及基于植物葉片的分類識別方法進行了綜述，介紹了植物葉片分類的含義與若干已有方法;詳細說明了與植物葉片分類識別有關的基本圖像處理方法;較為簡練地介紹了本文的植物葉片分類方法中所使用的預處理和分割步驟。
　　 為了從植物葉片圖像中提取出有助于分類的葉片長度及分叉數等形狀特征，提出了一種植物葉片的骨架提取方法。該方法在已有的骨架化算法基礎上，引

3、入了面積顯著性指標和突出部分骨架長度顯著性指標，利用這兩個指標對骨架上的各條分支加以篩選，去除其中由于區(qū)域邊緣處小的凸起或凹陷所形成的冗余骨架分支，從而在一定程度上克服現有的骨架化方法對于區(qū)域邊緣噪聲敏感、所得骨架的分支過多且不能高效體現區(qū)域主體形狀的問題。實驗表明該骨架提取方法能夠有效去除冗余骨架分支，從而給出更能體現葉片區(qū)域特征的骨架，為進一步提取包括葉片長度、葉片平均寬度和分叉數在內的葉片形狀特征打下了良好基礎。
　　 本