本文關鍵詞：基于PCA和AdaBoost.M1的植物葉片圖像識別方法

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【摘要】：為了提高植物葉片的識別準確率,提出一種基于PCA和AdaBoost.M1的植物葉片圖像識別方法。首先對植物葉片圖像進行圖像灰度化、二值化以及邊緣提取等預處理,然后提取出13個具有比例、旋轉、平移不變性的植物葉片特征參數(shù),再利用PCA對這些特征參數(shù)進行降維,最后采用AdaBoost.M1分類器對降維處理后的特征參數(shù)進行訓練和識別。結果表明,該方法可以有效地提高植物葉片圖像的識別率。
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學院計算機與通信工程學院;
【關鍵詞】： 葉片識別 PCA AdaBoost.M 圖像處理
【基金】：河南省科技計劃(編號:152102210357);河南省科技計劃(編號:152102210149) 河南省高等學校青年骨干教師資助計劃(編號:2014GGJS-084) 河南省高等學校重點科研項目(編號:16A520030) 鄭州輕工業(yè)學院校級青年骨干教師培養(yǎng)對象資助計劃(編號:XGGJS02);鄭州輕工業(yè)學院博士科研基金(編號:2010BSJJ038);鄭州輕工業(yè)學院研究生科技創(chuàng)新基金
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 植物作為地球上物種數(shù)量最多的生命形式,是人類生存必不可少的環(huán)境資源,它在維護生態(tài)平衡、保持水土、改善氣候等方面起到了重要的作用。近年來,隨著人類社會經(jīng)濟的發(fā)展,人與自然界形成競爭,植物種類的多樣性正在急劇下降,大量植物處于滅絕的邊緣。因此,對植物進行分類研究進

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本文編號：829061