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(zhǔn)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(guān)系以及闡明植物系統(tǒng)的進化規(guī)律等方面具有重要意義，而且根據(jù)植物葉片識別植物種類對于生物科學(xué)與生態(tài)科學(xué)具有重要的輔助作用。近年來，國內(nèi)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(shè)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(zhǔn)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(guān)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(yù)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(shù)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(chǔ)上，引

3、入了面積顯著性指標(biāo)和突出部分骨架長度顯著性指標(biāo)，利用這兩個指標(biāo)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)在內(nèi)的葉片形狀特征打下了良好基礎(chǔ)。
　　 本