植物識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最具有挑戰(zhàn)性的研究方向之一,加快植物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展可以有效保護(hù)植物多樣性,維護(hù)生態(tài)平衡,促進(jìn)社會(huì)發(fā)展�？紤]到葉片具有易采集、易保存等優(yōu)點(diǎn),多將葉片作為植物識(shí)別的研究對(duì)象。植物葉片識(shí)別主要有4個(gè)階段,包括圖像獲取、圖像預(yù)處理、特征提取和圖像識(shí)別。在圖像采集過(guò)程中,機(jī)器容易受到光照以及拍攝角度的影響,從而導(dǎo)致拍攝的葉片圖像出現(xiàn)光照不均以及陰影的現(xiàn)象,這對(duì)以后的葉片圖像分割和識(shí)別會(huì)造成一定的影響。另外當(dāng)前研究者們主要在空間域提取葉片特征,而在空間域提取特征往往會(huì)引入較多的冗余信息從而降低特征的有效性。所以,研究如何提高圖像分割精度和降低特征中的冗余信息對(duì)植物葉片識(shí)別技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。本文針對(duì)Leafsnap和Flavia數(shù)據(jù)庫(kù)中的植物葉片圖像,就圖像分割和特征提取問(wèn)題展開(kāi)研究,本文的主要工作內(nèi)容有:(1)提出了一種基于復(fù)二次分割的葉片圖像處理算法。針對(duì)圖像中存在光照不均和陰影而難以分割的問(wèn)題,該算法首先將植物葉片圖像由RGB空間轉(zhuǎn)化為對(duì)人眼適應(yīng)性更好的HSV空間;然后取出HSV空間中的V通道,對(duì)V通道進(jìn)行一次同態(tài)濾波處理,可以在不改變顏色信息的情況下對(duì)圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償;為了在進(jìn)行圖像分割時(shí)盡可能保護(hù)葉片區(qū)域,先采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)k-means聚類(lèi)分割算法剔除較為明顯的背景區(qū)域,后采用谷底最小值分割算法找到葉片與陰影的分界點(diǎn),再進(jìn)行二次分割;最后使用形態(tài)學(xué)方法移除植物葉柄和剩余的噪聲塊。(2)提出了一種基于復(fù)頻域紋理特征的植物葉片識(shí)別算法。針對(duì)在空間域上提取特征會(huì)引入較多冗余信息從而降低特征有效性的問(wèn)題,該算法首先對(duì)處理后的葉片圖像進(jìn)行分塊處理,而分塊有助于保留局部細(xì)節(jié)信息;然后引入雙樹(shù)復(fù)小波變換對(duì)每個(gè)圖像塊進(jìn)行復(fù)頻域分解,提取分解后的6個(gè)高頻子帶和2個(gè)低頻子帶;接著分別對(duì)高頻子帶提取局部二值模式特征并對(duì)低頻子帶提取局部相位量化特征,融合兩種特征得到圖像塊的特征;為了減少背景等無(wú)效信息的干擾,引入了權(quán)重因子對(duì)每個(gè)圖像塊特征進(jìn)行加權(quán)處理,再串接所有圖像塊的特征得到整個(gè)圖像的特征,即復(fù)頻域紋理特征;最后計(jì)算所有訓(xùn)練集和測(cè)試集的復(fù)頻域紋理特征,分別通過(guò)KNN和SVM分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。(3)給出了復(fù)二次分割和復(fù)頻域紋理特征識(shí)別算法在各種數(shù)據(jù)庫(kù)上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。本文分別選取了Flavia和Leafsnap兩種對(duì)比度較高的植物葉片數(shù)據(jù)庫(kù),分別進(jìn)行了葉片圖像分割實(shí)驗(yàn)和葉片圖像識(shí)別實(shí)驗(yàn)。葉片圖像分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明復(fù)二次分割算法較其他分割算法分割效果更好,在分割誤差、假陽(yáng)性率、假陰性率三項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)上,復(fù)二次分割算法均取得了較好的結(jié)果,Leafsnap數(shù)據(jù)庫(kù)上的平均值分別為7.40%、1.50%、0.86%。葉片圖像識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明復(fù)頻域紋理特征較其他特征具有更強(qiáng)的描述性且識(shí)別結(jié)果更好,與其他文獻(xiàn)算法相比也具有一定的優(yōu)勢(shì),其中在Flavia數(shù)據(jù)庫(kù)上的最高識(shí)別率超過(guò)95%。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP391.41;Q949
【部分圖文】：

安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于復(fù)二次分割和復(fù)頻域特征的植物葉片識(shí)別算法研宄??第二章植物葉片識(shí)別的基本理論與方法??植物識(shí)別的基本過(guò)程主要包含４個(gè)部分：獲取圖像、圖像預(yù)處理、特征提取、??分類(lèi)識(shí)別。本文的處理對(duì)象是植物葉片圖像，那么首先要進(jìn)行的是圖像輸入；然??后針對(duì)輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像顏色空間的選取、圖像分割、圖像去噪、??圖像增強(qiáng)、圖像灰度化、圖像二值化等；預(yù)處理完成后，根據(jù)不同的特征要求，??提取圖像的特征，對(duì)原始特征進(jìn)一步處理得到目標(biāo)特征；最后將所有植物圖片得??到的特征輸入選擇的分類(lèi)器中進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，調(diào)整參數(shù)，得到最好的訓(xùn)練模型，??再對(duì)輸入圖像進(jìn)行識(shí)別Ｗ。有關(guān)植物葉片識(shí)別的主要步驟如圖２－１所示：??

第二章植物葉片識(shí)別的基本理論與方法??和Ｂ（藍(lán)）三個(gè)分量組成，在三維空間中的三個(gè)分量分別有三個(gè)軸與之對(duì)應(yīng)［３］。ＲＧＢ??顏色空間的立體模型如圖２－２所示。??Ｂ??１?Ｌ??藍(lán)色（０，０，１）?青色??品紅??Ｉ?白色??Ｉ??Ｉ??黑色?｜?（０，１，０）??／?￣？?Ｇ??／?（〇，〇，〇）?／?綠色??ｆｉ．ｏ?乎?ＩＸ??色?黃色??Ｒ??圖２－２?ＲＧＢ顏色空間立體模型??Ｆｉｇ．２－２?Ｃｏｌｏｒ?ｓｐａｃｅ?ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ＲＧＢ??從圖中可以看出ＲＧＢ顏色空間立體模型是一個(gè)立方體，Ｒ、Ｇ、Ｂ分別表示??紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)顏色坐標(biāo)軸，兩兩保持垂直。通過(guò)這三種基本顏色，調(diào)節(jié)??每種顏色的比例，可以混合表示各種其他的顏色。立方體內(nèi)部或者表面上分布著??各種顏色的點(diǎn)，原點(diǎn)（〇．〇，〇）表示黑色，（１丄１）表示白色

第二章植物葉片識(shí)別的基本理論與方法??和Ｂ（藍(lán)）三個(gè)分量組成，在三維空間中的三個(gè)分量分別有三個(gè)軸與之對(duì)應(yīng)［３］。ＲＧＢ??顏色空間的立體模型如圖２－２所示。??Ｂ??１?Ｌ??藍(lán)色（０，０，１）?青色??品紅??Ｉ?白色??Ｉ??Ｉ??黑色?｜?（０，１，０）??／?￣？?Ｇ??／?（〇，〇，〇）?／?綠色??ｆｉ．ｏ?乎?ＩＸ??色?黃色??Ｒ??圖２－２?ＲＧＢ顏色空間立體模型??Ｆｉｇ．２－２?Ｃｏｌｏｒ?ｓｐａｃｅ?ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ＲＧＢ??從圖中可以看出ＲＧＢ顏色空間立體模型是一個(gè)立方體，Ｒ、Ｇ、Ｂ分別表示??紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)顏色坐標(biāo)軸，兩兩保持垂直。通過(guò)這三種基本顏色，調(diào)節(jié)??每種顏色的比例，可以混合表示各種其他的顏色。立方體內(nèi)部或者表面上分布著??各種顏色的點(diǎn)，原點(diǎn)（〇．〇，〇）表示黑色，（１丄１）表示白色
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本文編號(hào)：2880936