一种结合形状与纹理特征的植物叶片分类方法

董红霞，郭斯羽

湖南大学 电气与信息工程学院，长沙 410082

一种结合形状与纹理特征的植物叶片分类方法

董红霞，郭斯羽

湖南大学 电气与信息工程学院，长沙 410082

1 引言

植物的识别和分类对于区分植物种类、研究植物间的亲缘关系、阐明植物系统的进化规律具有重要意义[1]。近年来，在基于植物叶片图像的植物分类等方面的研究不断取得进展，包括叶片图像的特征选取、算法性能和分类器设计等。文献[2]基于叶片图像的形状特征如形状特征、偏心率等8项几何特征和7个图像不变矩，利用移动中心超球分类器对叶片进行识别；文献[3]通过提取叶片的曲率特征、方向角等8个相对特征参数，使用BP神经网络进行分类，平均识别率达到87.5%；文献[4]利用人工神经网络对叶脉的边缘梯度、局部对比度和邻域统计特征等邻域特征进行提取，从而进行植物叶片机器识别研究，为进一步的叶片识别打下了良好的基础；文献[5]是将颜色和形状特征相结合识别叶片，为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法；文献[6]在识别植物识别过程中引入分形方法与分形特征，对单株植物的类别和植物群落都有较好的识别。但总体而言，为了在实用中进一步提高工作效率、降低人员的劳动强度等，基于图像的植物叶片自动识别的准确率更有待提升。本文给出了一种利用叶片形状和纹理特征进行识别的方法，能获得更高的识别准确率。

2 图像预处理与分割

将野外采集的叶片通过扫描仪扫描获取数字图像。……