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《浙江理工大学》 2013年
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植物叶形状与叶脉结构的自动分类研究

陈寅  
【摘要】:植物叶片的分类有助于确定植物的种类和亲缘关系,是研究和保护植物的重要途径之一,在植物的鉴别和良种的鉴定等方面有着重要的应用价值。但是由于目前的分类方法中存在分类种类少,分类方法单一,大样本分类准确率不理想等问题,本文根据植物叶片的形状与叶脉结构特征对叶片进行分析,对叶片库里的207种叶片进行了分类研究,论文主要工作如下: 首先,介绍了研究课题的研究意义与国内外研究现状。为了提高叶片特征参数的准确性,人为去除了叶柄,并对图像进行了预处理,灰度化、二值化处理;并进行形态学滤波处理,去除孔洞对所提取特征参数的影响。 其次,提取叶片轮廓,计算出轮廓的凸包、最小包围盒,对叶片图像进行特征提取。形状参数方面选择了矩形度、纵横轴比、形状参数和不变矩等特征;叶脉参数方面选择了能量和对比度等特征,并通过所提取出来的形状参数特征值进行排序分析,同时分析叶种之间的波动区间,把特征参数区别明显的叶种分类出去。 再次,对余下的叶种通过形状系数参数分析,以各个形状特征参数为主特征,分析相应的特征波动区间,结合其他的形状特征进行粗分类,并对形状相似度高的叶种进行马氏距离相似度分析,并结合能量、对比度、熵和逆差矩叶脉结构特征对叶种进行细分。 最后,对分不清的叶片采用提取形状、叶脉特征参数并用支持矢量机进行分类识别的方法对叶片进行分类,实验结果表明,本文方法在对207种叶片进行分类时,平均识别率达到了91.2%。
【学位授予单位】:浙江理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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