基于本征信息分解的植物叶片分类方法研究

作     者：杨涛 杨博雄 尹萍 熊纯 邹佳雪 Yang Tao

作者机构：三亚学院信息与智能工程学院海南三亚572022 三亚学院陈国良院士工作站海南三亚572022 

出 版 物：《广东蚕业》 (Guangdong Sericulture)

年 卷 期：2019年第53卷第8期

页      面：53-55页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：三亚市院地科技合作项目(NO:2018YD12) 

主　　题：本征信息 特征提取 多特征融合 叶片分类 

摘      要：为提高植物分类的准确率,文章提出了一种基于本征信息分解的植物叶片分类方法。该方法采用能量优化算法对植物叶片图像进行本征分解,然后在反射率本征图像中提取颜色特征,在光照本征图像中提取纹理和边缘特征,并按照一定比例综合三种特征分类植物叶片。文章选取Swedish叶片数据集中的10种植物叶片(每种70张)进行实验。实验结果表明,每种植物叶片按照分解原始图像后的特征与原始图像特征分类相比,分类准确率有所提高。分解后,按照单一颜色特征进行分类,平均准确率提高4%,达到92%;按照单一纹理特征进行分类,平均准确率提高13%,达到80%;按照综合特征进行分类,平均准确率提高5%,达到97%。文章方法具有较好的植物叶片分类效果,对农业领域的植物分类具有一定的借鉴意义。