基于葉片特征的計算機自動植物種類識別研究.pdf

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

2、物館的數(shù)字化，良種的識別，以及機械除草等方面有著重要的應(yīng)用價值。 本文首先綜述了計算機植物種類識別的基本概念和原理，并針對不同的方法和技術(shù)對現(xiàn)有的計算機植物識別方法進(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算機植物種類識別方法。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；接著通過獲取葉片的近似長寬比，計算葉片外輪廓邊界的七個矩不變量等方法提取其幾何輪

3、廓特征；然后使用2-D離散小波變換對葉脈圖像進(jìn)行分解，分別對葉脈圖像不同尺度下的小波系數(shù)提取紋理統(tǒng)計矩，共得到72個葉脈的紋理特征值，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)作為分類器來識別植物種類。根據(jù)本文提出的方法，我們在計算機上進(jìn)行了仿真實驗，實驗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算機植物種類識別方法的研究成果，將人們對計算機植物種類識別的