基于圖像紋理特征的牧草識別分類算法與應用.pdf

1、草地數(shù)字化管理是保護生態(tài)系統(tǒng)與發(fā)展畜牧業(yè)的重要手段，是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要途徑，是提高畜牧業(yè)自動化程度的重要過程。實現(xiàn)草地數(shù)字化管理的基礎和關鍵環(huán)節(jié)是牧草的自動識別與分類。目前對牧草種類識別、品質鑒定以及草地覆蓋度等，主要依靠人工判斷，改用計算機自動處理可提高效率和準確性。論文用圖像識別技術研究牧草的自動識別方法，針對荒漠化草原，以內蒙古農(nóng)牧業(yè)科學院科研基地采集的牧草葉片圖像作為對象，選三種牧草:羊草、鵝絨萎菱菜、糙蘇，用圖像的紋理

2、特征技術實現(xiàn)自動識別、分類。
　　論文對葉片圖像進行彩色圖像分割，去除背景提取葉片的灰度圖像，用灰度-梯度共生矩陣算法提取牧草葉片的紋理特征，包括葉片圖像的能量、相關性、灰度熵、梯度熵、混合熵、慣性和逆差矩，共7個圖像不變矩特征。這些特征對平移、縮放、鏡像和旋轉具有不變性，可用于分類。
　　設計BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器，輸入7個不變矩，輸出分類結果，實現(xiàn)對牧草葉片圖像的分類，識別率達到94.6％。
　　論文的所有算法在M