基于 PCA 和 SVM 的植物叶片分类方法研究

为了提高植物叶片识别与分类的正确率,提出了一种基于 PCA 和 SVM 的植物叶片识别方法,在对叶片图像进行分割、边缘检测后,提取10个具有旋转、比例、平移不变性的无量纲叶片特征参数,对叶片特征参数进行主成分分析,将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。实验结果表明,本算法女贞、木瓜、五角枫、三角枫等4种植物叶片的识别正确率达97．22％,优于直接用特征参数作为模型输入的识别正确率,且算法具有良好的实时性。     

基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法

为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。     

基于SVM和D-S证据理论的多特征融合杂草识别方法

针对单一特征识别杂草的低准确率和低稳定性,提出一种支持向量机( SVM)和D-S证据理论相结合的多特征融合杂草识别方法.在对田间植物图像处理的基础上,提取植物叶片的颜色、形状和纹理等3类视觉特征,分别以3类单特征的SVM分类结果作为独立证据构造基本概率指派(BPA),运用D-S证据组合规则进行决策级融合,根据分类判决门...     

基于SVM-DS多特征融合的杂草识别

为解决单一特征识别杂草的低准确率和低稳定性,提出一种支持向量机(SVM)和DS(Shafer-Dempster)证据理论相结合的多特征融合杂草识别方法.在对田间植物图像处理的基础上,提取植物叶片形状、纹理及分形维数3类特征,分别以3类单特征的SVM分类结果作为独立证据构造基本概率指派(BPA),引入基于矩阵分析的DS融合算法简化决策级融合算法复杂度,根据融合结果及分类判决门限给出最终的识别结果.实验结果表明,多特征决策融合识别方法正确识别率达到96.11％,与单特征识别相比有更好的稳定性和更高的识别率.     

植物叶片特征参数的机器视觉提取方法

介绍了应用机器视觉提取植物叶片参数的方法,通过一种新的曲线链码编码算法,对植物叶片的边缘形状进行表示.基于该链码对植物叶片的角点、周长、面积等参数进行提取.实验表明,该方法对识别叶片的形状特征具有很好的效果和实际应用价值.     

基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究

为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。     

基于光纤锥视觉的植物叶片脉络提取研究

提出了一种基于光纤锥视觉的植物叶片检测方法,通过光纤锥与CCD 传感器耦合成像获取植物叶片图像。由于叶脉复杂多变的特点,因此采用3种叶脉提取的方法,即迭代阈值法、一维信息熵法和传统的自适应阈值分割法,并用这3种方法分别对两种树叶进行叶片脉络图像提取。利用 K-均值算法,针对叶片脉络图像的7个不变矩信息进行聚类,分析这3种阈值方法的优劣。实验结果表明,这3种方法都可以提取出比较理想的叶脉络和叶边缘信息,但迭代阈值法和自适应阈值法更有利于植物物种识别。     

基于模型的植物叶片适时三维重建方法研究

提出了一种基于叶片特征的植物叶片三维重建的方法。该方法利用植物叶片的特点,建立了植物叶片模型,并用于植物叶片的识别和适时三维重建过程中,解决了遮挡和景深问题,实现了从现实植物叶片到三维数字模型的适时转换,同时获得了较为满意的叶片三维模型。运用该方法得到的植物叶片的三维模型不仅在整体和细节上与实际情况较为接近,而且输出了相关的参数,为机械手确定工作路径和实体接触提供了前提条件。     

植物叶片特征提取及识别

随着计算机技术的飞速发展,对植物的分类研究已经突破了单纯从植物细胞及化学遗传成分的角度去鉴定植物种类的方法,可以综合应用图像处理技术和模式识别技术,辅以图像获取设备实现对植物的快速识别。为此,精心选取了植物叶片图像的典型形状特征,构成了叶片识别的特征向量,然后用概率神经网络（PNN）作为分类器,对样本进行训练。实验结果证明,针对少量常见的植物叶片图像,PNN与BP神经网络相比有更好的识别效率。     

基于像素空间的植物叶片干枯褶皱模拟

提出一种基于像素空间的植物叶片干枯褶皱模拟框架,可实时地对叶片的干枯现象进行真实渲染.首先基于植物的干枯叶片图像生成褶皱法向量纹理并对其进行无缝处理;其次将褶皱法向量纹理映射到叶片三维模型上;然后构建融合函数将褶皱法向量与叶片模型法向量进行插值,使叶片模型的法向量可在无褶皱和充满褶皱两种状态之间进行光滑过渡;最后从几何空间对植物叶片进行面积缩放仿真.结果表明,本文方法简单高效且真实感效果好,因此,适用于以交互浏览为目的的虚拟农业应用系统中.