一种结合形状与纹理特征的植物叶片分类方法
Plant leaf classification method combining shape and texture features作者机构：湖南大学电气与信息工程学院长沙410082
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2014年第50卷第23期
页 面：185-188页
核心收录：
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：湖南大学青年教师成长计划基金(No.531107040050)
主 题：叶片分类 形状特征 纹理 反向传播(BP)神经网络
摘 要：根据植物叶片识别植物种类对于生物科学与生态科学具有重要的辅助作用。针对叶片分类,提出了一种基于形状与纹理特征的分类算法。在进行了去噪等预处理后,通过阈值分割和数学形态学方法获取叶片区域;在分割得到的二值区域图像上提取了形状特征,在灰度图像上提取了纹理特征;在所得特征的基础上,利用BP网络对叶片进行分类。在实际图片上的实验结果表明,相比于已有算法,该方法可以达到更高的正确分类率。
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