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普通光照下叶片图像特征信息抽取

石晟  
【摘要】:在光照不均匀,存在阴影以及存在背景小杂色块干扰的图像中准确辨识出叶片图像,并将其显著特征抽取出来是本次课题的研究重点。本课题在对实际叶片图像信息抽取这个领域,提出了两个步骤的整套图像特征抽取算法,即第一步先综合利用图像边界探测算法和连接线、连通域抽取算法以及边界变形算法来确认叶边缘和叶脉图像,从而去除了光影,杂色轮廓的干扰;第二步再综合利用Hough变换、角点检测等算法来抽取树叶叶形,叶脉特征。实验中利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)算法对抽取特征进行分类测试,分类正确率超过了90%。 论文详细的介绍了图像识别领域的现存技术的原理和应用场景,并作了详细对比,之后结合实际情况选择了合适的技术方案。论文还介绍了整套系统如何使用Bash和Python的环境来搭建,并系统的介绍了整套方案的算法,实现和测试的结果。文中最后对进一步研究的思路也进行了详细的阐述。


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