基于小波變換與改進(jìn)局部二進(jìn)制模式的牧草識(shí)別.pdf

1、我國(guó)草地面積近400萬(wàn)km2，擁有世界上最豐富的草地類(lèi)型和牧草品種資源，但由于長(zhǎng)期不合理利用以及氣候和其它因素的影響，草原生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)了嚴(yán)重的退化現(xiàn)象。數(shù)字草業(yè)技術(shù)是有效管理草地資源，防止草地進(jìn)一步退化以及實(shí)現(xiàn)草業(yè)可持續(xù)發(fā)展的技術(shù)保障。而目前，我國(guó)草地?cái)?shù)字化的水平較低，特別是牧草分類(lèi)識(shí)別等工作需要人工完成，具有效率低、主觀性強(qiáng)、識(shí)別精度低等缺點(diǎn)。因此本論文重點(diǎn)研究牧草自動(dòng)識(shí)別的方法，提高牧草識(shí)別效率與識(shí)別精度，豐富了草地?cái)?shù)字化研究的內(nèi)容

2、。
　　從植物分類(lèi)的角度來(lái)看，鑒別葉片是識(shí)別植物最有效和簡(jiǎn)單的方法。葉片含有相對(duì)豐富和穩(wěn)定的紋理信息，不會(huì)隨葉片顏色發(fā)生變化。因此本研究的重點(diǎn)是提取葉片紋理信息，嘗試采用小波技術(shù)與LBP相結(jié)合提取牧草葉片的紋理特征，并利用歐氏距離與蟻群算法作為分類(lèi)器進(jìn)行特征匹配，實(shí)現(xiàn)基于葉片的牧草識(shí)別。具體內(nèi)容如下:
　　(1)圖像采集階段。采用三星手機(jī)GT-I8150攝像頭獲取牧草葉片圖像，獲取方式更為便捷，拓展了牧草識(shí)別的應(yīng)用范圍。

3、r>　　(2)圖像預(yù)處理階段。對(duì)采集的葉片圖像經(jīng)過(guò)圖像灰度化、圖像分割、濾波去噪等傳統(tǒng)預(yù)處理，與對(duì)圖像采用小波變換進(jìn)行預(yù)處理形成對(duì)比，可得選用db1小波變換得到的低頻子圖，能被有效提取紋理信息，同時(shí)減少識(shí)別時(shí)間及提高識(shí)別精度。
　　(3)特征提取階段。局部二進(jìn)制模式(LBP)是目前較為活躍的紋理特征提取算法，為提高LBP的表示精度，將LBP中的雙線性插值改進(jìn)為三次插值，使提取的特征向量數(shù)據(jù)更為均勻分配，并且增大類(lèi)間距離，進(jìn)而提高了