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。