【摘要】：葡萄品種多且繁雜,識(shí)別較為困難,單純依靠人力來(lái)進(jìn)行品種識(shí)別,要求操作者擁有專業(yè)的葡萄分類知識(shí)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),并且工作量大,會(huì)影響識(shí)別的客觀性�；谌~片圖像分析的葡萄品種識(shí)別,可以幫助人們鑒定葡萄品種,縮短鑒定時(shí)間,普及葡萄品種知識(shí),增加民眾對(duì)葡萄品種的認(rèn)識(shí)。本文以成熟期不同葡萄品種葉片作為研究對(duì)象,首先對(duì)其葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后對(duì)于人工設(shè)計(jì)特征和深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行特征提取,最后將提取的特征向量作為參數(shù)輸入,采用支持向量機(jī)分類器建立識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)葡萄品種的識(shí)別,為葡萄品種識(shí)別提供一種新方法。本文的主要內(nèi)容如下:(1)葡萄葉片樣本圖像預(yù)處理。對(duì)掃描的葡萄葉片樣本圖像進(jìn)行分析,根據(jù)葉片圖像和背景的像素差異較大,選擇基于灰度閾值的方法進(jìn)行分割并利用最小外接矩形提取葉片圖像,使用形態(tài)學(xué)、灰度化和幾何變化等技術(shù)對(duì)葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理,為特征提取和識(shí)別打下基礎(chǔ)。(2)基于人工設(shè)計(jì)特征和深度學(xué)習(xí)特征的葡萄葉片特征提取。分析葡萄葉片形態(tài)結(jié)構(gòu),利用人工設(shè)計(jì)的方向梯度直方圖特征和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)特征表示葉片的形態(tài)特征。方向梯度直方圖特征可以很好的表達(dá)葉片圖像的邊緣梯度信息和空間紋理信息等,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)特征可以自主學(xué)習(xí)葡萄葉片的特征,具有高維深度語(yǔ)義表達(dá)性,能夠完整豐富地表達(dá)葡萄葉片屬性。(3)根據(jù)提取的葡萄葉片特征,建立基于支持向量機(jī)葡萄的葉片品種識(shí)別模型。在Matlab2010b環(huán)境下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分別對(duì)人工設(shè)計(jì)特征(包括Hu不變矩、灰度共生矩、方向梯度直方圖等特征)和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行建模實(shí)驗(yàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用方向梯度直方圖特征的識(shí)別率達(dá)到86.67%,使用深度學(xué)習(xí)特征的識(shí)別率達(dá)到88.33%。綜上所述,通過(guò)對(duì)葡萄葉片形態(tài)特征的分析,本文提出了采用高維人工設(shè)計(jì)特征和深度學(xué)習(xí)特征表示葡萄葉片形態(tài)結(jié)構(gòu)的方法,利用支持向量機(jī)模型進(jìn)行葡萄葉片的品種識(shí)別,取得了較好的結(jié)果,為同種科目不同品種的植物葉片識(shí)別提供了一種借鑒方法,具有廣闊的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Grape variety is more and more complicated, so it is difficult to identify grape varieties. Relying solely on manpower to identify grape varieties requires operators to have professional knowledge of grape classification and rich practical experience, and heavy workload, which will affect the objectivity of identification. The grape variety recognition based on leaf image analysis can help people to identify grape varieties, shorten the identification time, popularize grape variety knowledge and increase people's understanding of grape varieties. In this paper, the leaves of different grape varieties in mature period are used as the research object. Firstly, the leaf image is preprocessed, then the artificial design features and depth learning features are extracted, and the extracted feature vectors are input as parameters. Support vector machine classifier is used to establish recognition model to realize grape variety recognition and to provide a new method for grape variety recognition. The main contents of this paper are as follows: (1) sample image preprocessing of grape leaves. According to the pixel difference between leaf image and background, the grayscale threshold method is chosen to segment the leaf image and extract the leaf image by using the minimum external rectangle, and the morphology is used. Grayscale and geometric changes are used to preprocess the leaf image, which lays the foundation for feature extraction and recognition. (2) Grape leaf feature extraction based on artificial design feature and depth learning feature. The morphological structure of grape leaves was analyzed, and the morphological features of grape leaves were represented by artificial direction gradient histogram and depth learning feature based on convolution neural network. The directional gradient histogram features can well express the edge gradient information and spatial texture information of leaf images. The depth learning features based on convolution neural network can learn the characteristics of grape leaves independently and have high dimensional depth semantic expression. (3) based on the extracted characteristics of grape leaves, a vinifer-based vane variety recognition model based on support vector machine (SVM) was established. The experiments were carried out in Matlab2010b environment. The artificial design features (including Hu invariant moment, gray level co-occurrence moment, directional gradient histogram and so on) and the depth learning feature based on convolution neural network were modeled, respectively. The experimental results show that the recognition rate of directional gradient histogram is 86.67 and the recognition rate of depth learning is 88.33. To sum up, by analyzing the morphological characteristics of grape leaves, this paper proposes a method to express the morphological structure of grape leaves by using high-dimensional artificial design features and in-depth learning features, and the support vector machine model is used to identify the varieties of grape leaves. Good results have been obtained, which provides a reference method for the recognition of plant leaves of different varieties in the same subject, and has a broad application prospect.
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2396191