基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

基于机器视觉技术的叶面积测量系统实现

研究并实现了用于测量叶片面积的软硬件系统,并可进行叶片面积的统计.根据植物与土壤背景的颜色特征关系研究了提取叶片颜色特征将彩色图像转成灰度图像的算法,应用迭代求图像最佳分割阈值法进行图像二值化,中值滤波去除二值化图像的噪声干扰,Kirsch边缘算子进行叶面边缘轮廓的提取.     

植物叶片图像边缘检测Canny/SUSAN算法比较

植物叶片图像的边缘检测是基于图像分析的植物叶片识别技术中的重要环节.图像边缘检测算法的合理选取与叶片识别的准确度紧密相关.运用Canny算法和SUSAN算法分别对10种具有典型叶形特征的植物叶片图像进行边缘检测,并作主观分析和客观评价.结果表明,植物叶片的叶形和叶脉特征对算法效果的影响较大,在实际应用中应考虑这2种算法对叶形的选择性.     

虚拟植物叶片可视化的研究

虚拟环境中,虚拟植物是一个重要的角色.叶片是植物的重要组成部分,虚拟植物叶片的真实感直接影响虚拟植物的真实感.提出了基于图像处理的虚拟植物叶片方法,该方法采用图像边缘处理的方法提取叶片边缘轮廓信息,使用L系统迭代方法模拟了叶序.实验结果表明,本文方法得到的叶片信息仿真度高,重点突出了图像处理技术对虚拟植物叶片所起的重要作用.     

基于数字摄影与计算机图形技术的植物叶面积测量方法

通过计算数字摄影中每个像素点代表的真实面积和图像所占有的像素数量，可以计算出图像的面积。基于此原理，提供了利用数码相机快速获得植物叶片图像并准确测定叶面积的新方法。该方法适用于对多种植物叶面积进行活体或采摘后的精确测量，尤其适于大量叶面积的测量工作。利用该方法测量具有速度快、数据准确、精度高的特点。     

基于叶片图像的植物识别方法

 基于计算机的植物自动识别是植物识别分类学的发展趋势,本文提出了一种基于植物叶片图像的植物自动识别方法。该方法在对叶片图像进行亮度校正、中值滤波和阈值分割等预处理后,计算植物叶片的偏心率、圆形性、圆形度指标、方向角、最小矩形宽轴/长轴、最佳椭圆短轴/长轴6个形状特征参数和植物叶片的二阶矩、对比度、相关、熵、逆差矩5个纹理特征参数,再使用径向基人工神经网络设计了植物自动识别的分类器。通过对3种植物的60个叶片图像进行实验,仅用植物叶片形状特征进行植物识别的平均正确识别率为70.83%,利用植物叶片形状特征和纹理特征进行植物自动识别的平均正确识别率为83.3%,并得到了径向基人工神经网络的参数。实验结果表明,植物叶片图像的纹理特征能够提高植物自动识别的平均正确率,基于植物叶片图像的植物自动识别是切实可行的,研究成果为深入研究植物自动识别分类系统奠定了一定的理论基础。     

导数在提取植物叶片锯齿特征上的应用

运用计算机图像处理和分析技术对植物叶片图像进行图像预处理并提取叶片的轮廓,通过分析轮廓曲线中离散像素点的导数值,获取叶形的犄角点,从而提取锯齿,为基于叶片外观特征的植物分类提供辅助.     

基于形状上下文特征的植物叶图像匹配方法

提出一种将形状上下文特征应用于植物叶片图像自动识别的方法.该方法首先根据叶片形状自适应确定边界点数目,然后计算叶片的形状直方图,最后利用形状直方图计算不同目标之间的匹配相似度.实验结果验证了该方法的有效性.     

结合颜色差异和模糊聚类的叶片图像分割

为解决中药植物叶片图像分割问题,考虑自然环境中的颜色特征,提出了一种基于归一化绿-红差异指数(NDI)颜色差异特征的叶片分割算法。该方法首先将叶片RGB图像进行NDI颜色差异特征计算,然后使用FCM算法进行聚类分割去除非绿色区域,再使用数学形态学进行修正,最后使用面积因素去除其他非叶片的绿色区域。实验结果表明,该算法能够将绿色叶片区域从自然环境中精确分割出来,相比使用转换颜色空间的FCM分割算法,其运算时间更短。     

植物叶片面积的测定方法

分别采用复印称重法、直尺法、辛普森公式法、数字图像处理法测定了食用仙人掌掌片面积并对几种方法进行了比较．结果表明：四种方法之间均有极显的线性相关关系，均用于食用仙人掌掌片面积的测定；其中扫描数字图像处理法，具有测定结果准确、重现性好、方法简单、适用范围广、容易普及等优点，也适于其它植物叶面积的测定．     

山茱萸科植物叶面积测定方法的比较

采用5种方法测定四照花等6种山茱萸科植物的叶面积,结果表明:不同洲定方法测定同一树种叶面积有显著差异;用SHY-150扫描式活体叶面积仪测定叶面积操作简便,但误差较大;数字图像处理法测定结果准确,重复性好,但操作相对复杂;方格记数法和画纸称重法准确度较高,但较费时、费工.     

基于图像分割和仿射变换的真实感枫树绘制方法

提出了一种基于图像分割和仿射变换的真实感枫树绘制方法。该方法采用图像分割技术和形态学方法由真实枫叶获取枫叶的二值化掩模,然后在掩模的作用下,采用仿射变换在枫树枝上绘制不同形状和大小的具有真实纹理的枫叶。实验表明,采用该方法绘制的枫树枝,不仅很好地表现了枫树叶的形状,还保留了枫树叶的真实纹理。该方法可以推广到绘制任何真实感的植物。     

基于主动轮廓技术的植物叶图像提取方法

叶是植物的重要特征信息,叶片图像提取是植物器官建模和生鲜植物识别的关键步骤。在植物自动识别和叶建模领域具有重要价值。笔者提出了一种基于主动轮廓技术和细胞神经网络的叶图像提取方法,实践表明基于细胞神经网络的可变模板技术实现了对植物叶片轮廓的灵活控制,同时结合了隐含模型和参数模型的特征,提高了提取的精度和鲁棒性。提取结果表明,采用该算法可以有效提取叶脉络。     

濒危植物南方红豆杉的叶面积测定及其相关分析

采用方格法和数字图像处理方法测定了濒危植物南方红豆杉[Taxus chinensis var.mairei(Lemèe&Lèvi.)Cheng et L.K.Fu]的叶面积,并对其叶片的特征指数、叶形指数、比叶面积、叶面积指数进行了相关分析.结果表明,方格法和数字图像处理方法所测得的叶面积差异不显著(P>0.05);不同方位叶片的平均叶形指数和幼叶(7.11)高于老叶(5.65),雌株(7.22)高于雄株(7.00);在同一植株中,平均叶形指数上层最大(雌7.30、雄7.58),下层(雌7.06、雄6.59)次之,中层(雌7.29、雄6.85)最小.平均比叶面积雌株(上层1 850.5,中层1 980.5,下层2336.8)高于雄株(上层1 161.5,中层1 407.8,下层1 865.3);在同一植株中,下层的比叶面积高于上层.上、下层平均叶面积指数雄株(上层0.733 8,下层0.750 1)略高于雌株(上层0.733 4,下层0.740 6);在同一植株中,叶面积指数下层高于上层,北面(雌0.758 5、雄0.758 2)高于南面(雌0.730 4、雄0.725 8).     

形态学边界增强算子及多界面检测中的应用

试管稠油油水界面准确检测对稠油破乳过程决策及操作优化具有重要作用。利用图像分析方法能够实时提取界面信息。由于稠油易附着玻璃试管,噪声严重,且不同界面明暗差异大,常规的图像界面提取方法难以同时提取不同界面。提出一种自适应边界检测算子,分别增强暗区域与亮区域。灰度形态学开运算,其运算结果分别膨胀和腐蚀处理,二者结果相减,增强暗区域。亮区域边界增强与暗区域边界增强是对偶运算。与传统的边界检测算子比较,该方法具有更好的抗噪性和定位能力。     

羊草叶面积测量方法的比较

对羊草叶面积测量方法进行了比较和讨论 .结果表明 ,对叶片进行照相、扫描 ,然后用计算机计算的方法是一种适于测量植物群落和种群的叶面积指数 ,方便快捷、值得推广的方法