草本植物圖像特征提取與分類(lèi)研究.pdf

1、利用植物葉片的圖像特征來(lái)實(shí)現(xiàn)植物物種的自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)是目前的研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基于葉片特征的提取和識(shí)別與分類(lèi)進(jìn)行了研究，并取得了一定的研究成果。但是植物物種識(shí)別技術(shù)還是存在特征的定義和提取方法比較單一的不足，比如，在提取葉片的形狀特征方面，還停留在提取葉片的長(zhǎng)寬比、矩形度、偏心率等等，這些特征還不能詳細(xì)的描述葉片。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，本文以四種典型草本植物葉片為研究對(duì)象，提出了四個(gè)關(guān)于鋸齒和葉裂的新特征，即:鋸齒和葉裂的面積和

2、周長(zhǎng)占整個(gè)葉片的面積和周長(zhǎng)的比例。經(jīng)過(guò)葉片的預(yù)處理后，采用基于鏈碼的輪廓提取方法提取草本植物葉片的輪廓。結(jié)合基于鏈碼的拐點(diǎn)檢測(cè)方法和基于鏈碼差的邊界凹凸性判別方法確定鋸齒點(diǎn)和葉裂點(diǎn)，改進(jìn)基于鏈碼的目標(biāo)面積計(jì)算方法計(jì)算鋸齒和葉裂的面積，從鋸齒和葉裂的面積和周長(zhǎng)占整個(gè)葉片的面積和周長(zhǎng)的比例以及葉片包含的鋸齒和葉裂數(shù)三個(gè)方面提取草本植物葉片的形狀特征。同時(shí)利用HSV顏色空間提取葉片的顏色特征，采用統(tǒng)計(jì)方法中的基于灰度共生矩陣來(lái)提取草本植物葉片

3、的能量、熵、對(duì)比度等紋理特征。將提取的草本植物葉片的形狀、顏色、紋理特征相結(jié)合形成了葉片的15維特征向量。根據(jù)特征向量設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)器和基于支持向量機(jī)的分類(lèi)器，對(duì)選取的四種草本植物葉片進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)，對(duì)比分類(lèi)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的支持向量機(jī)分類(lèi)器(SVM)對(duì)草本植物葉片分類(lèi)識(shí)別在時(shí)間消耗和識(shí)別正確率方面均優(yōu)于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)器。
　　本文提出的新方法可以大大提高計(jì)算面積的精確度，并且提出新的特征值用來(lái)識(shí)別植物物種，豐富了基于