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基于eCognition植物叶片气孔密度及气孔面积快速测算方法 总被引：1，自引：1，他引：0
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《浙江农业学报》2017,(2)
基于叶片图像的植物分类方法研究是植物分类学的一个重要研究方向。由于叶片图像的复杂性和对季节、光照等条件比较敏感,使得现有的植物分类方法的分类效果不佳。该文提出了一种基于稀疏表示字典学习的植物物种识别方法,该方法将植物分类问题转化为求解待分类叶片图像对于训练样本植物叶片图像的稀疏表示问题;再利用面向植物叶片图像类别的字典学习,寻求一个较小的、并经过优化的超完备字典来计算待识别叶片图像的稀疏表示。与已有植物分类方法比较,该方法的创新点为直接对原始叶片图像进行处理,不需要从每幅叶片图像中提取颜色、纹理和形状等分类特征,从而极大降低了植物分类方法的复杂度,提高了分类方法的实时性和鲁棒性。在公开的植物叶片图像数据库中对50类植物叶片图像进行了分类实验,识别率高达92%以上。 相似文献
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基于点云数据的植物叶片三维重建 总被引：1，自引：1，他引：0
叶片是植物最重要的器官之一,为构建植物叶片的高精度几何模型,提出了一种基于三维点云数据的植物叶片几何建模方法。针对植物叶片形态特征,选定最适三维扫描仪进行叶片点云数据获取,通过点云的配准、简化及去噪等操作得到高质量叶片点云数据,在此基础上进行叶片网格生成与网格优化,最终得到高精度植物叶片网格模型。利用该方法分别对黄瓜、玉米和两个品种的葡萄叶片进行几何建模,结果表明,所构建的叶片模型能够较好地保持叶片形态特征,且较以前的方法在精确度和真实感方面有了较大的提高。该研究对于推动数字植物几何建模及进一步基于几何模型的可视化计算具有重要意义。 相似文献
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基于叶片图像处理和稀疏表示的植物识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《江苏农业科学》2016,(9)
基于植物叶片图像的植物识别方法研究在保护生态环境方面具有十分重要的意义。针对植物叶片的复杂、多样性而导致很多基于特征提取的植物识别方法识别率不高的问题,提出了一种基于改进稀疏表示的植物识别方法。该方法利用最近邻准则实现稀疏表示,通过稀疏表示系数实现植物识别。该方法的创新点是将叶片图像识别问题转化为求解待识别样本关于训练样本的稀疏表示问题,是直接对原始叶片图像进行操作,而不需要进行特征提取和选择过程,由此提高了算法的识别效率。在6种叶片图像数据集上的试验结果显示,该方法对叶片图像识别是可行的,识别率高达94%以上。该方法为非线性、复杂叶片图像识别提供了一种途径。 相似文献
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叶片形态是植物适应生存环境的重要表征之一,如何准确、高效地获取叶片形态资料是当前植物叶片形态学研究方法和研究技术发展的主要驱动力。由于传统方法大多存在费时费力、测量指标有限等弊端,研究者们希望能够利用计算机技术对叶片形态学特征进行全自动化提取。文章总结了当前叶片形态学特征研究的主要方法和计算机图像分析的原理和使用经验,并分析了现有叶片形态学特征自动化提取技术的主要问题和解决这些问题的难点,结果表明,最小外接矩形算法在叶片形态学特征自动化提取中局限性较大。未来对叶片形态学自动化提取软件的开发须全面考虑所提取叶片特征的整体效应和生物学意义,合理利用植物的真实形态学结构特征进行判别,以控制纯几何学和纯图形学运算结果的失真程度。 相似文献
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基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别 总被引：9，自引：4，他引：5
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。 相似文献
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植物的分类与识别是农业生产经营和植物学研究中具有非常重要意义的基础性工作。植物叶片识别是进行植物分类的一种非常有效的方法,过去传统的做法是靠手工测量采集叶片原始数据进行人工分析。随着计算机图像处理技术的飞速发展及其应用领域的不断拓宽,在植物叶片识别过程中可利用计算机进行辅助分析,这样可以大大节省资源、提高效率,并且得到的结果也具有较高的精确度。本文将重点介绍基于图像纹理分析的植物叶片识别系统。 相似文献
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植物叶片图像的预处理是进行叶形特征提取和识别的重要前提,获得高质量的预处理叶片图像对计算机辅助植物识别十分重要.本文提出了基于数学形态学的植物叶片图像的预处理方法,运用数学形态学中的开运算和闭运算消除图像中的孤立噪声点并填补叶片内部孔洞.该方法保持了原图像的基本形状特征并能获得清晰的边缘,为叶片特征提取创造了良好的前提. 相似文献
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罗春梅 《安徽农业大学学报》1980,(2)
气孔是植物进行气体交换和水分蒸腾的重要通道,是影响植物光合作用的一个重要因素。水稻、小麦、大麦以及其它植物的气孔密度与光合速率或生长呈正相关业已获得部分证明。[1—4]因此,在研究提高植物光合效率的问题中,叶片气孔密度的变化是一个值得重视的问题。叶片的气孔密度常随植物许多内外因素的影响而变化,[4.5]了解这些变化规律,尤其是对在产量形成上有较大作用的后期叶片进行了解,具有一定的实践意义。本文就小麦叶片在不同温度、营养以及激素等条件下气孔密度变化的特点进行了初步探讨。 相似文献
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利用机器视觉系统代替人工对叶片叶面积进行测算。运用Halcon图形开发工具,以VB 2008为基础开发平台,采用通过阈值分割与区域特征提取的方法来计算叶面积,并将结果显示到屏幕并保存到文件中。将具体图像采集设备与机器视觉系统连接,完成叶片图像采集、图像处理和结果显示的一体自动化。与手工测算的费时费力和使用专业设备的高昂费用相比,此系统能在保证测算结果精确度的基础上,对多种植株叶片进行快速准确、简单易行、经济实用的测算。 相似文献