本文選題：植物葉片識別 + 圖像分割　； 參考：《河南理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：植物識別在維護植物物種多樣性、植物資源開發(fā)與利用等領(lǐng)域均有著舉足輕重的作用。傳統(tǒng)的植物識別方法要求操作者擁有扎實的專業(yè)知識,并且往往存在著工作量大、工作效率低等問題。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進行植物物種的自動識別成為植物識別領(lǐng)域的研究熱點。植物葉片作為植物的重要器官,它具有二維結(jié)構(gòu)且易于進行數(shù)字圖像采集。因此,在植物自動識別方法的研究之中,葉片常常被作為首選的參考器官。論文從葉片圖像預(yù)處理、特征提取和分類器設(shè)計三個方面對基于葉片圖像的植物識別方法進行了研究與改進。在葉片圖像預(yù)處理階段,詳細介紹了植物葉片圖像的灰度化處理、植物葉片圖像的分割、植物葉片圖像的形態(tài)學處理、植物葉片的邊界提取及位置歸一化方法。為解決具有復(fù)雜背景的植物葉片圖像分割,本文采用了一種半自動交互式的圖像分割方法。相較于傳統(tǒng)的閾值分割方法,半自動交互式圖像分割方法對具有復(fù)雜背景的植物葉片圖像能夠取得理想的分割效果。在植物葉片特征提取階段,利用植物葉片的幾何特征與紋理特征相組合的方法對植物葉片進行特征提取操作。其中植物葉片的區(qū)域幾何特征由不變矩特征和若干個葉片幾何描述參數(shù)共同構(gòu)成,紋理特征則利用灰度共生矩陣進行提取。在分類器設(shè)計階段,將集成學習算法應(yīng)用于植物葉片分類器的訓練。針對植物葉片識別這個多類別分類問題,提出了一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成分類器算法。在Flavia葉片數(shù)據(jù)庫中選取20類葉片圖像,每類30張,共計600張圖片進行實驗�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的植物葉片識別方法的平均識別精度為91%。與其它分類器算法相比,試驗結(jié)果表明集成學習算法可以提高植物葉片識別的精度。在論文的最后,設(shè)計了一種基于隨機森林算法的植物葉片識別軟件,且在校園采集的9類植物葉片樣本上進行了試驗,取得了良好的識別效果。
[Abstract]:Plant identification plays an important role in the maintenance of plant species diversity and the development and utilization of plant resources. Traditional plant recognition methods require operators to have solid professional knowledge, and there are often problems such as heavy workload and low work efficiency. Automatic recognition of plant species using digital image processing technology has become a hotspot in the field of plant recognition. As an important organ of plants, plant leaves have two-dimensional structure and are easy to collect digital images. Therefore, in the research of plant automatic recognition, leaf is often used as the preferred reference organ. In this paper, the plant recognition method based on leaf image is studied and improved from three aspects: leaf image preprocessing, feature extraction and classifier design. In the stage of leaf image preprocessing, the grayscale processing of plant leaf image, the segmentation of plant leaf image, the morphological processing of plant leaf image, the edge extraction of plant leaf and the normalization of position are introduced in detail. In order to solve the problem of plant leaf image segmentation with complex background, a semi-automatic interactive image segmentation method is proposed in this paper. Compared with the traditional threshold segmentation method, semi-automatic interactive image segmentation method can achieve an ideal segmentation effect for plant leaf images with complex background. In the stage of plant leaf feature extraction, the feature extraction operation of plant leaf is carried out by combining the geometric feature and texture feature of plant leaf. The regional geometric features of plant leaves are composed of invariant moment features and several geometric description parameters of leaves, while texture features are extracted by gray level co-occurrence matrix. In the stage of classifier design, the integrated learning algorithm is applied to the training of plant leaf classifier. A new neural network ensemble classifier algorithm is proposed to deal with the multi-class classification problem of plant leaf recognition. In the Flavia leaf database, 20 kinds of leaf images were selected, 30 images per category, a total of 600 images were tested. The average recognition accuracy of the plant leaf recognition method based on neural network integration is 91. Compared with other classifier algorithms, the experimental results show that the integrated learning algorithm can improve the accuracy of plant leaf recognition. At the end of the paper, a plant leaf recognition software based on stochastic forest algorithm is designed, and the experiments are carried out on 9 kinds of plant leaf samples collected on campus, and good recognition results are obtained.
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q94;TP391.41

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本文編號：1911440