植物圖像檢索系統(tǒng)的關鍵技術研究與實現(xiàn).pdf

1、植物是人類賴以生存的必要元素，一直以來都是人類關注的焦點。隨著計算機視覺以及機器學習的高速發(fā)展，人們越來越希望能對利用計算機來自動完成植物圖像的分類、識別、檢索工作。但由于植物種類數(shù)量的繁多以及植物之間存在的多樣性，使得這個任務具有巨大的挑戰(zhàn)性。本文針對這一問題展開研究。
　　本文對于葉片及花朵圖像的識別分別從圖像預處理、特征提取、特征匹配等方面進行了研究，并提出了兩種分別針對葉片與花朵圖像的識別方案。對于提出的方案均在相應的葉片

2、及花朵圖像集上進行了實驗，并驗證了其有效性。對于葉片圖像，本文首先采用基于大津閥值法的葉片分割算法對葉片圖像進行分割。然后在圖像上提取包括多尺度三角特征、定向片段直方圖、基于輪廓關鍵點的特征以及葉片的幾何特征。最后采用局部敏感哈希與Leave out算法對提取的多個特征進行融合并匹配。同時，對于花朵圖像本文第一步先采用基于興趣區(qū)域的分割算法對花朵圖像進行分割，然后提取基于SIFT的多個顏色描述子，包括HSV-SIFT、Hue-SIFT、