基于复二次分割和复频域特征的植物叶片识别算法研究

论文摘要

植物识别一直是计算机视觉领域最具有挑战性的研究方向之一,加快植物识别技术的发展可以有效保护植物多样性,维护生态平衡,促进社会发展。考虑到叶片具有易采集、易保存等优点,多将叶片作为植物识别的研究对象。植物叶片识别主要有4个阶段,包括图像获取、图像预处理、特征提取和图像识别。在图像采集过程中,机器容易受到光照以及拍摄角度的影响,从而导致拍摄的叶片图像出现光照不均以及阴影的现象,这对以后的叶片图像分割和识别会造成一定的影响。另外当前研究者们主要在空间域提取叶片特征,而在空间域提取特征往往会引入较多的冗余信息从而降低特征的有效性。所以,研究如何提高图像分割精度和降低特征中的冗余信息对植物叶片识别技术的发展具有重要意义。本文针对Leafsnap和Flavia数据库中的植物叶片图像,就图像分割和特征提取问题展开研究,本文的主要工作内容有:（1）提出了一种基于复二次分割的叶片图像处理算法。针对图像中存在光照不均和阴影而难以分割的问题,该算法首先将植物叶片图像由RGB空间转化为对人眼适应性更好的HSV空间;然后取出HSV空间中的V通道,对V通道进行一次同态滤波处理,可以在不改变颜色信息的情况下对图像进行光照补偿;为了在进行图像分割时尽可能保护叶片区域,先采用无监督学习k-means聚类分割算法剔除较为明显的背景区域,后采用谷底最小值分割算法找到叶片与阴影的分界点,再进行二次分割;最后使用形态学方法移除植物叶柄和剩余的噪声块。（2）提出了一种基于复频域纹理特征的植物叶片识别算法。针对在空间域上提取特征会引入较多冗余信息从而降低特征有效性的问题,该算法首先对处理后的叶片图像进行分块处理,而分块有助于保留局部细节信息;然后引入双树复小波变换对每个图像块进行复频域分解,提取分解后的6个高频子带和2个低频子带;接着分别对高频子带提取局部二值模式特征并对低频子带提取局部相位量化特征,融合两种特征得到图像块的特征;为了减少背景等无效信息的干扰,引入了权重因子对每个图像块特征进行加权处理,再串接所有图像块的特征得到整个图像的特征,即复频域纹理特征;最后计算所有训练集和测试集的复频域纹理特征,分别通过KNN和SVM分类器进行分类识别。（3）给出了复二次分割和复频域纹理特征识别算法在各种数据库上的对比实验。本文分别选取了Flavia和Leafsnap两种对比度较高的植物叶片数据库,分别进行了叶片图像分割实验和叶片图像识别实验。叶片图像分割实验结果表明复二次分割算法较其他分割算法分割效果更好,在分割误差、假阳性率、假阴性率三项评价指标上,复二次分割算法均取得了较好的结果,Leafsnap数据库上的平均值分别为7.40%、1.50%、0.86%。叶片图像识别实验结果表明复频域纹理特征较其他特征具有更强的描述性且识别结果更好,与其他文献算法相比也具有一定的优势,其中在Flavia数据库上的最高识别率超过95%。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 梅星宇

导师: 李新华

关键词: 复二次分割,复频域特征,局部二值模式,局部相位量化,植物叶片识别

来源: 安徽大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,计算机软件及计算机应用

单位: 安徽大学

分类号: TP391.41;Q949

总页数: 85

文件大小: 5393K

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标签：复二次分割论文;  复频域特征论文;  局部二值模式论文;  局部相位量化论文;  植物叶片识别论文;