植物葉片圖像的分類方法研究.pdf

1、植物葉片圖像分類技術(shù)是植物圖像識別領(lǐng)域的重要組成部分，隨著植物圖像識別在科研生產(chǎn)中發(fā)揮的作用越來越大，植物葉片圖像分類技術(shù)也隨之迎來發(fā)展機遇期，相關(guān)的研究越來越豐富。植物葉片圖像的分類方法研究不僅有拓展植物圖像識別內(nèi)容、簡化傳統(tǒng)植物分類工作等科研意義，還具有廣泛應(yīng)用價值。
　　植物葉片圖像的分類特征主要包括全局特征和局部特征。其中，全局特征包括輪廓特征、顏色特征等。本文立足全局特征，提取了葉片圖像的長寬比、似矩形率、似橢圓率、近圓

2、率和近多邊形率五種輪廓特征，并將五種輪廓特征組成輪廓特征向量，然后分別使用K近鄰算法與稀疏表示方法基于輪廓特征向量對葉片圖像進行分類，驗證五種輪廓特征的分類有效性，具體從以下幾方面展開研究:
　　首先，排除葉片圖像背景與葉片區(qū)域其他細節(jié)的影響:先對圖像進行灰度化與二值化、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等預(yù)處理操作，獲得二值葉片圖像，排除圖像背景干擾;再通過邊緣檢測與邊緣細化提取葉片輪廓線，排除葉片區(qū)域的影響。
　　然后，根據(jù)植物葉片葉形的相

3、關(guān)知識，找出能夠表征葉形的特征:先求出葉片輪廓線形心，再根據(jù)葉片輪廓線上點間的關(guān)系，從葉片輪廓線上提取長寬比、似矩形率、似橢圓率、近圓率和近多邊形率五種輪廓特征。
　　最后，通過K近鄰算法與稀疏表示兩種方法對葉片輪廓特征的分類有效性進行驗證?；贙近鄰算法分類時，先通過不同復(fù)合輪廓特征下單種葉片圖像與其他種葉片圖像的分類結(jié)果，對輪廓特征間的關(guān)系等進行討論;再通過輪廓特征向量驗證五種輪廓特征的分類有效性?；谙∈璞硎痉诸悤r，則分別討