植物圖像檢索系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)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(guān)注的焦點(diǎn)。隨著計(jì)算機(jī)視覺以及機(jī)器學(xué)習(xí)的高速發(fā)展，人們越來越希望能對利用計(jì)算機(jī)來自動(dòng)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(gè)任務(wù)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(yù)處理、特征提取、特征匹配等方面進(jìn)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(yīng)的葉片

2、及花朵圖像集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并驗(yàn)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(jìn)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(guān)鍵點(diǎn)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(gè)特征進(jìn)行融合并匹配。同時(shí)，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(jìn)行分割，然后提取基于SIFT的多個(gè)顏色描述子，包括HSV-SIFT、Hue-SIFT、