缺素桉树叶片图像特征提取研究
植物叶片提取生物特征预处理
植物叶片提取生物特征预处理
植物叶片的提取生物特征是一种常见的生物信息学研究方法，可以用于植物分类、物种识别、病害检测等领域。
为了准确提取生物特征，需要进行预处理。
预处理包括图像采集、图像增强、图像分割等步骤。
首先，需要进行图像采集，采集到的图像应该具备良好的清晰度和色彩鲜艳度。
其次，对采集到的图像进行增强处理，以便更好地提取植物叶片的特征。
增强处理可以包括对比度调整、亮度调整、去噪等操作。
接着，进行图像分割，将植物叶片与背景分离开来。
图像分割可以采用阈值分割、边缘检测、区域生长等方法。
预处理完成后，就可以进行生物特征的提取了。
常用的特征包括叶形、叶脉、叶纹等。
为了提高特征的准确性，可以采用多种特征组合的方法，比如采用叶片的颜色、纹理、形态等多个特征进行综合分析。
总之，植物叶片提取生物特征的预处理非常重要，能够提高特征提取的准确性和可靠性。
- 1 -。
桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型_张永贺
第33卷第3期2013年2月生态学报ACTA ECOLOGICA SINICAVol．33，No．3Feb．，2013基金项目：福建省科技厅重点项目（2010Y0019）；福建师范大学研究生创新基金资助收稿日期：2012-06-24；修订日期：2013-01-20*通讯作者Corresponding author．E-mail ：whchenfz@sohu．comDOI ：10．5846/stxb201206240889张永贺，陈文惠，郭乔影，张清林．桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型．生态学报，2013，33（3）：0876-0887．Zhang Y H ，Chen W H ，Guo Q Y ，Zhang Q L．Hyperspectral estimation models for photosynthetic pigment contents in leaves of Eucalyptus ．Acta Ecologica Sinica ，2013，33（3）：0876-0887．桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型张永贺，陈文惠*，郭乔影，张清林（福建师范大学地理科学学院，福州350007）摘要：色素在植物的生理生态过程中非常重要，利用高光谱数据，揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律，同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持。
利用野外采集的桉树叶片样本，在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量。
利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析，提取了光谱特征参量，并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型。
通过精度检验，研究结果表明以（SDr －SDb ）/（SDr +SDb ）为变量建立的指数模型估算效果最佳。
关键词：桉树；光合色素含量；高光谱；估算模型Hyperspectral estimation models for photosynthetic pigment contents in leavesof EucalyptusZHANG Yonghe ，CHEN Wenhui *，GUO Qiaoying ，ZHANG QinglinCollege of Geographical Science ，Fujian Normal University ，Fuzhou 350007，ChinaAbstract ：Pigments are of great importance in physiological and ecological processes of plants．Revealing the relationships between their characteristic bands in the spectral reflectance and the contents of photosynthetic pigments using hyperspectral data will help to understand the spectral reflectance characteristics of photosynthetic pigments and provide the technical supports for rapid non-destructive monitoring of plant photosynthetic pigments using hyperspectral remote sensing．In this paper ，eucalyptus leaf samples collected in field were used to measure the hyperspectral reflectance of the leaves and the corresponding contents of chlorophyll ，carotenoid in our laboratory．The spectral data were processed using spectral analysis techniques and analyzed using statistical methods to extract spectral characteristic parameters and subsequently to establish the estimation models of spectral characteristics and both chlorophyll and carotenoid contents．Precision tests proved that the best model is the exponential model using （SDr －SDb ）/（SDr +SDb ）as a variable ，where SDr and SDb are red and blue edge areas ，respectively．Key Words ：eucalyptus ；pigment contents ；hyperspectral ；estimation model光合作用过程中起吸收作用的色素主要有叶绿素和类胡萝卜素，其中叶绿素是吸收光能的物质，对植被的光能利用有直接关系，叶绿素含量在植被的光合能力、发育阶段以及氮素状况有较好的相关性，它们通常是氮素胁迫、光合作用能力和植被发育阶段的指示器［1］。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等多个领域中发挥着越来越重要的作用。
自然生长状态下的植物叶片特征提取与识别，不仅有助于植物种类的快速识别，还能为植物生长环境分析、病虫害诊断等提供重要依据。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、植物叶片特征提取2.1 叶片形态特征叶片的形态特征是植物分类和识别的重要依据。
常见的形态特征包括叶片的形状、大小、边缘轮廓等。
在提取叶片形态特征时，通常采用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，以获取叶片的几何形状和边界信息。
2.2 叶片颜色特征叶片的颜色是植物生长状态和健康状况的重要标志。
通过图像处理技术，可以提取叶片的颜色特征，如RGB颜色空间、HSV 颜色空间等。
此外，还可以采用深度学习等技术，从图像中自动学习和提取颜色特征。
2.3 叶片纹理特征叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构和生长状态。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、自相关函数等。
此外，还可以采用深度学习中的卷积神经网络等方法，从图像中自动学习和提取纹理特征。
三、植物叶片识别方法3.1 基于传统图像处理技术的识别方法传统图像处理技术是植物叶片识别的常用方法。
该方法主要通过提取叶片的形态、颜色、纹理等特征，然后利用分类算法（如支持向量机、决策树等）进行识别。
在处理过程中，需对图像进行预处理（如去噪、增强等），以提高识别的准确性。
3.2 基于深度学习的识别方法深度学习在植物叶片识别中具有较高的应用价值。
该方法可以通过训练深度神经网络模型，自动学习和提取图像中的特征，从而实现高精度的植物叶片识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
与传统的图像处理技术相比，深度学习方法在处理复杂和变化多样的植物叶片图像时具有更好的鲁棒性和准确性。
植物叶片图像识别特征的分析和在线识别系统实现
论文原创性和授权使用声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。
除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。
与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。
本人授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
保密的学位论文在解密后也遵守此规定。
作者签名：___________年月日第一章绪论1.1 研究背景1.1.1 植物分类的重要性植物是地球生命存在的主要形式之一。
其种类繁多，在我们日常生活中随处可见，大到苍天树木，小到青草苔藓。
根据统计，地球上已发现的植物约有50万种[1]，其中包括藻类、菌类、苔藓、蕨类和种子植物。
它们的大小、形态、结构、寿命、生活习性、营养方式、繁殖方式和生态特性等都是多种多样的。
由于植物含有叶绿素，可以存储太阳辐射的能量，因此其在维持自然界的生态平衡中占着及其重要的地位。
植物分类学是一门历史悠久的学科。
其研究是我们认识植物，掌握植物的基本规律并且加以利用的基础。
也只有在清楚植物的不同种类的基础上，才能更进一步深入研究植物其他方面的问题。
在现代科学领域中，植物分类学与大量学科如植物地理学、植物生态学、地植物学，乃至遗传学、植物生理学、生物化学都有着密切的关联。
它与农、林、牧、副、渔、中医药等领域也有密切关系。
植物界传统是划分为四大类: 藻菌植物门、苔藓植物门、蕨类植物门和种子植物门。
其中苔藓植物门、蕨类植物门和种子植物门又被归为高等植物。
所谓高等植物，对应于低等植物，是指有根、茎、叶分化的植物，在自然界中占着主导作用，是科学研究的主要对象，也是本文中所研究的植物范围。
植物分类的方法有形态学、解剖学、植物化学分类法、细胞分类法等方法。
差分百分率直方图法提取缺素叶片纹理特征
缺素番茄病症主要表现在叶片的颜色上[3], 而 纹理是有规则的颜色变化形成的, 所以本文就差分 法提取缺氮和缺钾初期叶片的纹理特征进行了研 究。 以下各种研究中的每 6 个样本叶片是从样本集 中随机抽取的。
图 1 滤波效果图 (a) 原图像 (b) 滤波后图像 (c) 滤掉的脉络和噪声
1 颜色系统的选择及图像预处理
缺素叶片周围的白色背景面积较大, 这对后期 的特征提取带来不利影响, 本文采用与叶片边缘相 切的边框为图像边界对图片进行裁剪, 可大大减少 白色背景对后期处理的影响。
采样时, 系统难免受到外界干扰, 所以图像中存 在一些噪声, 这无疑对特征提取有不良影响。 另外, 叶片本身大的脉络也会对纹理特征的提取产生不利 影响, 所以对叶片图像进行滤波除噪。对受到噪声污 染的图像一般采用线性滤波的方法, 但多数线性滤 波具有低通特性, 去除噪声的同时也使图像的边缘 变模糊, 破坏了图像的纹理特征。中值滤波既具有去 除噪声又有保护图像边缘的能力, 它是一种非线性 的处理方法。 中值滤波的窗口一般为边长 3、5、7 的 正方形, 由于大的脉络和噪声都含在高频成分中, 所 以本文选择了较大的 9×9 窗口。 经过实验验证, 此 窗口的滤波效果更有利于提取缺素叶片的纹理特 征。图 1 为处理前后图像对比。可见经过滤波, 除掉 了一些不利影响因素。
第 2 期
徐贵力 等: 差分百分率直方图法提取缺素叶片纹理特征
77
积比也作为特征, 但提取的特征不明显。 文献[ 2 ]利 用计算机视觉技术对一种有病斑的作物叶片进行采 样, 通过正常部分和病斑部分的反射光谱曲线来判 别作物病因。近年来, 国内外学者还未进行过有关计 算机视觉技术在作物缺素诊断方面的深入研究。
Xu Gu ili
图像处理技术在植物叶面特征提取中的应用
［5］ 于 峰，林 杉. 植物叶面积测定系统的研究及其应用[J]. 计算机应用研究，2003（12）：20- 23.
［6］ 陈佳娟，纪寿文，李 娟，等. 采用计算机视觉进行棉花虫
准确、客观，测量方法简单，测量速度快捷。 5.2 可以为广大植物病害研究者和害虫生防研 究者所利用。植物病害研究者在进行病菌的抗药 性、农药药效以及植物病害流行中病菌流行的分 级测定时，都需要通过测定病斑的大小、病斑大
参考文献： ［1］ 自由路，杨俐苹. 基于图像处理的植物叶面积测定方法[J].
农业网络信息，2004（1）：36- 38. ［2］ 张恒敢，杨四军，顾克军，等. 应用数字图像处理测定作物
叶面积的简便方法[J]. 江苏农业科学，2002（3）：20- 21. ［3］ 杨劲峰，陈 清，韩晓日，等. 数字图像处理技术在蔬菜叶
* 收稿日期：2009- 04- 09 项 目 来 源 ：国家“863”计划项目（2007AA10Z237－01） 作 者 简 介 ：吴文蔚（1969-），女，山西太原人，工程师，主要从事计算机教学与科研工作。沈佐锐为通讯作者。
·36·
吴文蔚等：图像处理技术在植物叶面特征提取中的应用
1 系统组成
系统由硬件和软件 2 个部分组成，系统结构 如图 1 所示。
面 积 测 量 中 的 应 用 [J]. 农 业 工 程 学 报 ，2002，18（4）：
叶片虫害程度的分级。
5 应用领域
155- 158. ［4］ 张全法，冯 绚，何金田，等. 植物叶片面积测量系统的设
计及应用[J]. 河南农业大学学报，2001，35（4）：383- 386.
5.1 可以应用于植物分类和鉴定。通过计算机 视觉技术对植物叶片进行多方面测量，测量结果
《2024年自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本文着重研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法。
首先介绍了研究背景及意义，然后阐述了植物叶片特征提取的基本原理及技术，并通过对多种方法的比较分析，提出了基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型。
本文通过实验数据及分析，证明了所提方法的准确性和可靠性，最后总结了本研究的不足和未来研究方向。
一、引言随着人工智能技术的快速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等领域得到了广泛应用。
自然生长状态下植物叶片的形态、颜色、纹理等特征具有很高的研究价值，对植物分类、生态适应性、病虫害诊断等方面具有重要意义。
因此，如何有效地提取和识别植物叶片特征，成为了相关领域研究的热点。
二、植物叶片特征提取的基本原理及技术1. 传统特征提取方法传统特征提取方法主要依靠人工设计特征提取算法，如颜色直方图、形状上下文等。
这些方法需要专家知识，对操作人员的专业素质要求较高，且受主观因素影响较大。
2. 基于机器学习的特征提取方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的特征提取方法逐渐成为研究热点。
该方法通过训练大量样本数据，自动学习和提取特征。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林等。
3. 基于深度学习的特征提取方法深度学习在特征提取方面具有显著优势，能够自动学习和提取层次化的特征。
在植物叶片特征提取与识别方面，深度学习技术已取得了显著成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）等。
三、基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型本研究提出了一种基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型。
该模型采用卷积神经网络结构，通过大量样本数据的训练，自动学习和提取植物叶片的特征。
在模型训练过程中，采用了数据增强技术，提高了模型的泛化能力。
同时，为了进一步提高识别准确率，我们还采用了集成学习技术，将多个模型的预测结果进行融合。
四、实验数据及分析本实验采用自然生长状态下的植物叶片图像作为数据集，包括多种植物类别。
《2024年自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本研究针对自然生长状态下的植物叶片，探讨其特征提取与识别方法。
通过采集多种植物叶片图像，利用图像处理技术进行特征提取，并结合机器学习算法对叶片进行分类和识别。
本论文首先介绍了研究背景与意义，随后详细阐述了研究内容与方法，最后对实验结果进行了分析并得出结论。
一、引言随着科技的发展，植物叶片的识别与分类在农业、生态学、植物学等领域具有重要应用价值。
传统的叶片识别方法多依赖于人工鉴定，但在大规模的植物识别中，效率较低。
因此，本研究旨在利用现代图像处理技术和机器学习算法，实现对自然生长状态下植物叶片特征的自动提取与识别。
二、文献综述近年来，植物叶片特征提取与识别方法得到了广泛的研究。
从早期的基于形态学的方法，到后来的基于光谱特性的方法，再到现在的基于图像处理和机器学习的方法，技术手段不断更新。
本文将重点介绍基于图像处理和机器学习的叶片特征提取与识别方法。
三、研究内容与方法1. 数据采集为保证研究的全面性，我们采集了多种自然生长状态下的植物叶片图像。
这些图像包括不同种类、不同生长阶段、不同光照条件下的叶片，以确保我们的研究具有广泛的适用性。
2. 图像预处理对采集的图像进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以便更好地提取叶片特征。
3. 特征提取利用图像处理技术，提取叶片的形状、纹理、颜色等特征。
这些特征将作为后续分类和识别的依据。
4. 机器学习算法应用将提取的特征输入到机器学习算法中，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等，对叶片进行分类和识别。
四、实验结果与分析1. 实验设置我们采用交叉验证的方法，对不同算法和参数进行测试，以评估其性能。
2. 特征提取结果通过图像处理技术，成功提取了植物叶片的多种特征，包括形状、纹理、颜色等。
这些特征在后续的分类和识别中发挥了重要作用。
3. 识别结果与分析实验结果表明，基于机器学习的叶片识别方法具有较高的准确性和稳定性。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言在自然界中，植物种类繁多，每一种植物都以其独特的形态、结构和功能为特征。
在科学研究及农业生产中，植物的准确识别至关重要。
叶片作为植物的重要部分，其特征提取与识别方法的研究对于植物分类、生态研究及农业应用具有重要意义。
本文将针对自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法进行研究。
二、植物叶片特征提取（一）形态学特征提取形态学特征是植物叶片最直观、最明显的特征，包括叶片的形状、大小、颜色、纹理等。
通过图像处理技术，可以提取出这些形态学特征。
例如，可以利用图像分割技术将叶片从背景中分离出来，然后通过边缘检测算法提取出叶片的轮廓；利用直方图统计法可以提取出叶片的颜色和纹理特征。
（二）光谱特征提取光谱特征是植物叶片的重要特征之一，通过光谱分析可以获取叶片在不同波长下的反射和吸收情况。
目前，高光谱成像技术被广泛应用于植物叶片的光谱特征提取。
该技术可以通过获取植物叶片的连续光谱信息，提取出其光谱反射率、吸收率等特征。
（三）生物化学特征提取生物化学特征是指植物叶片的化学成分，如叶绿素含量、水分含量等。
这些特征可以通过化学分析或生物传感器进行提取。
例如，叶绿素含量是植物光合作用的重要指标，可以通过测量叶片的叶绿素荧光等方法进行提取。
三、植物叶片识别方法（一）基于形态学特征的识别方法形态学特征是植物叶片识别的基本依据。
通过提取出的形态学特征，可以利用机器学习算法进行分类和识别。
例如，可以利用支持向量机（SVM）、神经网络等算法对不同种类的植物叶片进行分类和识别。
（二）基于光谱特征的识别方法光谱特征具有较高的稳定性和特异性，可以有效地用于植物叶片的识别。
通过高光谱成像技术获取的连续光谱信息，可以提取出各种植物的特征光谱曲线，进而利用光谱匹配算法进行植物种类的识别。
（三）基于生物化学特征的识别方法生物化学特征反映了植物叶片的生理状态和健康状况，对于植物的识别和分类也具有重要意义。
基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法研究的开题报告
基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法研究的开题报告一、研究背景近年来，随着社会的不断发展和科学技术的进步，计算机视觉技术在农业、医疗、安全等领域得到了广泛应用。
其中，植物叶片图像识别技术在农业领域具有重要意义。
通过识别植物叶片图像，可以提高农业生产效率、降低作物病害发生率、提高农民收益等。
传统的植物叶片图像识别方法主要是基于特征提取和分类器构建，但这些方法存在一定缺陷，比如特征提取受限于人工设计和选择，分类器构建难度大，对分类效果依赖较大等。
因此，基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法成为当前的研究热点。
流形学习算法是一种非线性降维方法，能够在保持原始数据局部结构的同时实现对高维数据的降维和可视化，具有处理高维数据的能力。
二、研究内容本文将研究基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法。
具体研究内容包括：1.提取叶片图像局部特征：选取适合流形学习算法的叶片图像局部特征，通过特征提取实现对叶片图像的降维。
2.构建流形学习模型：选取合适的流形学习算法，构建植物叶片图像的流形学习模型。
3.实现植物叶片图像识别：通过流形学习模型实现植物叶片图像识别，包括分类结果的评估和优化。
三、研究意义本文的研究可以实现基于流形学习算法的植物叶片图像识别，具体意义包括：1.提高植物叶片图像识别的准确率和鲁棒性。
2.克服传统方法中特征提取和分类器构建的局限性。
3.为农业领域的自动化生产提供技术支持，促进农业产业升级。
四、研究方法本文的研究采用以下方法：1.文献综述：对基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法进行综述，了解现有方法的发展、优缺点以及应用领域。
2.实验验证：从植物叶片数据集中选取数据样本进行实验验证，比较不同流形学习算法在植物叶片图像识别中的表现。
3.评估优化：对实验结果进行评估，并提出优化措施，进一步提高识别准确率和鲁棒性。
五、预期结果本文预期实现基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法，并取得如下结果：1.提取适合流形学习算法的叶片图像局部特征，实现对叶片图像的降维。
《2024年自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别已成为生态学、植物学、农业科学等多个领域的研究热点。
自然生长状态下的植物叶片具有丰富的形态特征和纹理信息，这些信息对于植物分类、生态研究以及农业应用具有重要意义。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，以期为相关领域的研究与应用提供技术支持。
二、植物叶片特征提取2.1 特征提取的必要性植物叶片特征提取是识别植物种类、生长状态以及生态环境的基础。
这些特征包括叶片的形状、颜色、纹理以及光谱特性等，它们是植物叶片识别的关键依据。
2.2 特征提取的方法（1）基于图像处理的技术：通过图像处理技术，可以提取叶片的形状、大小、边缘特征等。
例如，可以利用边缘检测算法提取叶片的轮廓特征，利用区域生长法或分水岭算法进行图像分割，从而获取叶片的内部特征。
（2）基于光谱分析的技术：利用光谱分析技术，可以提取叶片的光谱特征。
这些光谱特征反映了叶片的生理状态和化学成分，对于植物种类识别和生长状态监测具有重要意义。
（3）基于深度学习的特征提取：随着深度学习技术的发展，可以利用卷积神经网络等深度学习算法自动提取叶片的特征。
这种方法可以自动学习到叶片的深层特征，提高识别的准确性和鲁棒性。
三、植物叶片识别方法3.1 传统识别方法传统识别方法主要包括基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。
基于模板匹配的方法是通过将待识别叶片与已知叶片模板进行比对，从而确定叶片的种类。
而基于机器学习的方法则是通过训练分类器，将叶片的特征向量输入到分类器中进行识别。
3.2 深度学习在叶片识别中的应用深度学习在叶片识别中具有重要应用。
通过构建卷积神经网络等深度学习模型，可以自动学习和提取叶片的特征，提高识别的准确性和鲁棒性。
此外，深度学习还可以用于叶片病虫害识别、生长状态监测等应用场景。
四、实验与分析为了验证上述方法的有效性，我们进行了实验分析。
叶片图像特征提取与识别技术的研究
D(4)<.*.+=1
5!!&<)* @/2A)9 B)<.C)+)<
!9 "
丰富的形态信息 # 通过轮廓来计算形状特征比通过叶片本身来 说计算量要小一些 # 在大批量的叶片样本处理情况下更是明显 节 约 了 时 间 #因 此 需 要 进 一 步 提 取 叶 片 的 轮 廓 #我 们 采 用 了 轮 廓跟踪法来找出轮廓 % 可以看到分割后的图像里叶片目标是由
3 象素构成的 # 因此需要寻找由 3 象素构成的轮廓点 # 对于 3
象素点我们考虑跟踪其 7 个方向的邻域 # 同时采用弗里曼链码 法 89:对找到的轮廓点进行编码 % 具体跟踪算法步骤如下 & !3 " 按照从上到下 # 从左到右的顺序扫描图像 # 得到的第一 个象素值为 3 的点定为起始点 #如果找不到起始点则算法结束 $
叶片图像特征提取与识别技术的研究
王晓峰 *!%
*
黄德双 *
杜吉祥 *
张国军 *
! 中国科学院合肥智能机械研究所 "合肥 %+,"+$# % ! 合肥学院计算机科学与技术系 " 合肥 %+""%%$
-./012 $345067811/90:9:6
摘
要
文章介绍了一种基于叶片图像的形状特征对叶片进行识别的方法 % 首先对叶片图像进行预处理并且提取出叶
);- "’ 凸 包 !&;/?$- @<AA "’ 外 切 圆 !$-&.B&A$ " 和 内 切 圆 !./C&B.)$’ &.B&A$ " 等 # 并 通 过 它 们 计 算 得 到 了 7 项 相 对 值 几 何 特 征 & 纵 横
桉树叶片表面的微观结构研究
桉树叶片表面的微观结构研究桉树（Eucalyptus）是一种常见的树种，其叶片具有特殊的微观结构。
这种微观结构在科学研究和工程应用中具有重要的意义。
本文将对桉树叶片表面的微观结构进行研究，并探讨其可能的应用。
桉树叶片表面的微观结构通常包括多个层次，从宏观到微观的层次衔接紧密。
首先，从宏观上观察，桉树叶片通常呈现出光滑的表面，且具有一定的弹性。
这种特殊的表面特性使得桉树叶片在生长过程中能够有效地抵御外力作用，如风力和雨水的冲击。
同时，该表面特性还有助于叶片的光合作用和水分蒸发的调节。
在进一步的观察中，可以发现桉树叶片表面覆盖有许多微小的凸起物，这些凸起物通常形成不规则的形状，且尺寸较小。
这些微观凸起物的存在使得桉树叶片表面变得粗糙，并增加了叶片与外界环境的接触面积。
这对于叶片的光合作用以及水分的吸收和散发都有重要的影响。
进一步观察微观结构，可以发现桉树叶片表面的微观凸起物通常具有一定的等距分布。
这种等距分布的微观结构不仅赋予叶片以美观的外观，更重要的是为叶片提供了一种特殊的自清洁能力。
这是因为等距分布的微观结构有助于将外界灰尘和污染物排斥或固定在叶片表面，使其随着水滴的滚动而清除。
这种自清洁能力为桉树叶片提供了良好的防污染特性，对于室外环境下的桉树生长具有积极的影响。
此外，桉树叶片还具有一种特殊的微观结构，即叶片上存在微小的毛发或纹路。
这些微小的结构在光的折射过程中起到了一定的作用，使得叶片表面呈现出不同的颜色和质感。
这种颜色和质感的变化为桉树叶片增添了一种艺术效果，并具有一定的生态功能。
例如，这种特殊的颜色和质感可以吸引一些昆虫和动物的注意，从而增加了叶片的传粉和散播机会。
基于桉树叶片表面的微观结构特征，科学家和工程师们也从中发现了一些有趣的应用。
首先，桉树叶片表面的微观结构可以为纳米技术提供借鉴。
例如，研究人员可以仿照桉树叶片的微观结构设计和制造一种具有特殊性能的纳米材料。
这种材料可以应用于光学、电子、生物医学等领域，具有广阔的应用前景。
一种改进的作物缺素叶片图像分割方法
收稿日期：2009-09-16作者简介：姚旭国(1980-)，男，硕士，研究方向：数字农业与农村信息化研究。
通讯作者：郑可锋(1963-)，男，硕士，研究员，研究方向：数字农业与农村信息化。
一种改进的作物缺素叶片图像分割方法姚旭国，郑可锋（浙江省农业科学院数字农业研究中心，浙江杭州310021）摘要：在研究比较多种传统分割方法的基础上，针对自然光照下缺素作物的图像分割问题，提出了一种改进的方法，即在RGB 颜色空间，及2g-r-b 法的基础上，通过开运算和(g-r)^2分割因子，实现图像背景的有效分割。
关键词：计算机视觉；营养缺素；图像处理；番茄；背景分割中图分类号：S126文献标识码：A文章编码：1672－6251（2009）12－0015－03An Improved Method of Image Segmentation for Nutrient Deficiency Diseases of Crop LeavesYao Xuguo ，Zheng Kefeng(Center for Digital Agriculture Research,Zhejiang Academy Agricultural Sciences,Hangzhou 310021,China)Abstract:Based on researching and contrasting several traditional methods of image segmentation in green crop,an improved image segmentation method based on the Green 2*G -R -B is proposed to solve image segmentation with nutrient deficiency diseases of crops in the natural lighting condition.It is in the RGB space and bases on 2*g-r-b method.It has realized effective segmentation of images background by using opening calculation and the (g-r)^2key index.Key words:computer vision;nutrient deficiency;image treatment;tomato;segmentation background应用计算机视觉技术实现农情信息的获取、分析与处理，是现今计算机信息技术在农业应用研究中的一个热门方向[1]。
普通光照下叶片图像特征信息抽取
普通光照下叶片图像特征信息抽取赵方;石晟;闫民【摘要】在光照不均匀，存在阴影以及存在背景小杂色块干扰的图像中准确辨识出叶片图像，并将其显著特征抽取出来是叶片图像特征的研究重点。
对实际叶片图像的处理，提出了先综合利用图像边界探测算法以及连接线、连通域抽取及变形算法确认叶边缘和叶脉图像，去除了光影，杂色轮廓的干扰，接着综合利用Hough 变换、角点检测等算法来抽取树叶叶形，叶脉特征。
实验中利用SVM（Support Vector Machine，支持向量机）算法对抽取特征进行分类测试，分类正确率超过了90%。
%Key point of processing leaf image is to extract distinguishable features of leaf from images containing both shadow and background noise interferences. To process the picture taken in real circumstance, a two-step method is pro-posed. It uses the combination of edge detection algorithm, connected lines and domains extraction method and shape modify algorithm to obtain the exact leaf edges and the leaf vein, eliminates the disturbance of shadow and background noise. It uses Hough line transform algorithm, Harris corner detector algorithm and other feature detecting algorithm to extract the features of leaf edge and leaf vein. When using the futures extracted to perform a SVM(Support Vector Machine)clas-sify algorithm, the result shows accurate is above 90%.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】11页(P156-166)【关键词】图像分割;图像特征值算法;OpenCV;Canny边缘检测;Hough变换;Harris角点检测【作者】赵方;石晟;闫民【作者单位】北京林业大学信息学院，北京 100083;北京林业大学信息学院，北京 100083;北京林业大学工学院，北京 100083【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言农林业随着现代信息技术的发展已经进入信息化时代，随着精准农业，精准林业的概念提出，针对传统林业作业的改造也在不断深入。
植物叶片形状特征提取的方法研究
植物叶片形状特征提取的方法研究
于娟
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2012(000)022
【摘要】植物叶片的特征提取对植物图像识别的研究有重要意义。
根据叶片特征进行图像分割，特征提取，分类识别，将图像处理与植物分类学结合起来，对农业技术发展有重要意义。
本文就形状特征提取作探讨。
【总页数】2页(P137-138)
【作者】于娟
【作者单位】华侨大学计算机科学与技术学院,福建泉州 362021; 仰恩大学计算机学院,福建泉州362014
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于降维LBP与叶片形状特征的植物叶片识别方法 [J], 付波;杨章;赵熙临;单治磊
2.植物叶片轮廓特征提取方法研究 [J], 董本志;康欣;任洪娥
3.基于叶片形状特征的植物识别方法 [J], 刘骥;曹凤莲;甘林昊
4.结合LDA主题模型的植物叶片形状描述及分类 [J], 叶绪伦;赵杰煜;陈能仑
5.植物叶片形状可视化模型研究 [J], 周南;陆玲
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的研究_基于色度的特征值提取研究
增刊
崔艳 丽等 : 温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的 研究
33
2. 2 基于 HIS 色调直方图的特征参数提取 由色度学理论可知 , HIS 颜色模型是根据物体的色 度 ( hue ) 、 亮度( int ensit y ) 、 饱和度 ( Sat uratio n ) 以及其 他复杂信号来进行物体颜色区分的, 符合人的视觉规 律。 HIS 模型的较大优势是可以缩小光照强度的变化给 颜色判别所带来的影响。通常从摄像机获取的图像是 R, G, B 分量 , 所以要将 RGB 模型转换成 HIS 模型, 颜 色信息从 RGB 系统变换到 HIS 系统 , 可以把颜色特征 从三维降到一维, 达到了降低特征空间维数而不丢失颜 色信息的目的。另外 H 和 S 与亮度值也无关, 可以对色 调进行分析。其转换公式如式( 1) [ 7] R+ G+ B I= 3 H = W,B ≤G ( 1) H = 2 - W,B > G S = 1 - 3m in( R , G , B ) R+ G+ B 式中 W = cos - 1(
表 1 色调分布情况统计表 T able 1 Chr oma distr ibuting st atistic
项 目 正常叶片 角斑病 斑疹病 色调分布范围 45～ 84 38～ 83 41～ 82 色调 ( 60～ 80) ( 71～ 81) % ( 44～ 63) % ( 62～ 77) % 色调 ( 42～ 50) ( 2～ 8) % ( 24～ 29) % ( 11～ 19) %
2R - G - B 2 2 , R, 2[ ( R - G ) + ( R - B ) ( G - B ) ]
G , B 分别代表红 , 绿 , 蓝三原色的刺激值。 叶片在发生病变症状时会表现出色调的变化, 正常 叶片为绿色, 病变叶片会不同程度的变黄, 甚至是黄褐 色。 有些病变也可能会变为灰白等其他颜色。 利用这一 特性选取色调作为颜色的特征参数, 以表达不同病变状 态的叶片。 由于采用色调直方图分析叶片的表面颜色 , 具有特 征提取过程简单、 有效、 运算速度快的特点 , 而且色调直 方图代表了颜色的组成和图像中各颜色成分的数量 , 因 此病变叶片的颜色评价可通过分析色调直方图来获得。 又由于叶片的大小不一样, 为了解决叶片大小对色调特 征值有效性的影响, 通过公式 ( 2) 把直方图的叶片本身 部分变换成百分率直方图。
用彩色图像提取植物特征的研究
用彩色图像提取植物特征的研究用彩色图像提取植物特征的研究摘要本文提出了一种用彩色图像提取植物特征的方法，该方法主要基于图像分割和特征提取技术。
首先，采用基于边缘检测算法的图像分割方法，将图像分为不同的区域。
然后使用颜色直方图和纹理特征提取算法以获取植物叶片的特征。
最后，使用支持向量机分类器对图像进行分类和识别。
实验结果表明，该方法可以有效地提取植物特征，具有较高的分类准确性。
关键词：彩色图像，植物特征，图像分割，特征提取，支持向量机介绍随着计算机视觉技术的不断发展，对植物生长和发展的研究也越来越受到关注。
植物的特征提取是该领域的一个重要问题，因为植物的特征可以直接反映其生长状况和健康状况。
传统的植物特征提取方法主要依赖于人工特征识别和计算，费时费力且效果不尽如人意。
随着数字图像技术的发展和电脑的普及，许多基于数字图像的植物特征提取方法逐渐成为热门研究方向。
本文提出的是一种用彩色图像提取植物特征的方法，该方法主要基于图像分割和特征提取技术。
方法1.图像分割图像分割是指将一幅图像分成多个部分，以便分别分析和处理。
在本文中，我们使用了基于边缘检测算法的图像分割方法。
这种方法可以有效地提取图像中的轮廓和边缘，然后根据边缘的位置将图像分为不同的区域。
图像分割后，我们可以更好地识别和提取植物特征。
2.特征提取在图像分割之后，我们需要提取每个区域的特征。
在本方法中，我们使用了颜色直方图和纹理特征提取算法。
颜色直方图主要用来描述每个区域的颜色分布情况，而纹理特征可以描绘每个区域的细节和纹理特征。
通过这两种特征，我们可以更好地了解每个区域的特征。
3.支持向量机为了进一步分析和处理图像，我们使用了支持向量机分类器。
支持向量机是一种机器学习算法，它可以通过对图像进行分类和识别，以帮助我们更好地了解植物特征。
通过支持向量机分类器，我们可以更好地将植物特征提取到一个更高的精度级别。
实验结果我们在多个不同种类的植物生长状况图像上测试了该方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ａ ｄ ｎ ｅ ａ ｔ ｎ ｅ ｆｃ ｓ ｈ ｅ ｆ ｃｏ ｎ ｕ ｎ ｅ ｒ ｅ ｏ ｓｒ ｎ ｏ ｗｅ ｋ ｗａ ｕ ｒｅ ｔ ｓ ｌ ｔ ｎ＞ ｅ ｆｔｐ ＞ ｌ ｎ ｈ ｎ ｉ ｔｒ ｃ ｉ ｆ ｔ．Ｔ ａ ｔｒ ｉ ｆ ｅ ｃ ｏ ｄ ｒ ｆ ｍ ｔｏ ｇ ｔ ａ ｓ ｎ ｔ ｎ ｏ ｕ ｉ ｏ ｅ ｌ ｒ ｉ ｏ ｌａ ｅ ｃｏ ｅｉ ｔｅ ｙ ｎ Ｐ ｎ ｅ ｅａ ｅ ｔ ｏｏ ａｕ ｅ ｈ ｗｅ ｅ ｅ ｆ ｃｏ ｆ ｅ ｃ ｒ ｅ ｓｎ ｔ ｅ ｔｓ ｌ ｔ ｎ＞ ｌｎ ＞ ｅ ｆ ｔｐ ｉ ｔ ｅ Ｐ ， Ｃｌ ｄ ｘ ｒ ｌ ｔｄ ｗｉ ｃ ｌ ｒ ｅ ｔ ｒ ， ｏ ｖ ｒ ｈ ｔｒｉｌ ｎ ｅ ｏ ｄ ｒｗａ ｕ ｒ ｎ ｏｕ ｉ ｉ ｈ ｆ ｔ ａ ｎｕ ｉ ｏ ｃｏ ｅ ｌ ａ ｙ ｅ ｎ ｈ Ｃ ａ ｄ Ｃ ｉｄ ｘ ｓ ｈ ｅ ｒ ｓ ｌ ｌｏ ｓ ｏ ｄ Ｐ ｉ ｄ ｘ ｏ ｌ ｅ ｔａ ｔ ｔ ｅ ｉ ｇ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ａ ａ ｔｒ ａ ｄ ｅ ｅ ｔ ｎ Ｐ ３ ｎ ｅ ｅ ．Ｔ ｅ ｕｔ ａ ｓ ｈ ｗｅ Ｃ ｎ ｅ ｃ ｕｄ ｘ ｒ ｃ ｈ ｍａ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｎ ｒ ｆ ｃ ｓ ｉ ｃ ｌ ｅ ｃ ｌ ｐ ｅ ｆｎ ｔ ｔ ｎ ｓａ ｅ ａ ｄ ｂ ｓ ｄ ｆｒ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｓ ｆ ｎ ｎ Ｎ ｌｍｅ ｔ ｓａｕ ｆ ｅ ｃ ｌｐ ． ｕ ａ ｙ ｔ ｌ ａ ｕ ｒ ｉ ｔｔ ｓ ｎ ｅ ｕ ｅ ｈ ｉｇ ｏ ｉ ｏ ｏ — ｅ ｅ ｎ ｔ ｔ ｓ ｏ ｕ ａｙ ｔ ｉ ｏ ｏ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ Ｅ ｃ ｌ ｐ ；Ｌ ａ ； Ｎｕｒｅ ｔ ｅ ｅ ｎ ｓ ｍａ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ｙ ｗｏ ｄ ｕ ａｙ ｔ ｅ ｆ ｔ ｎ ｌ ｍｅ ｔ ；Ｉ ｇ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｉ ｉ ｃ；Ｃｏｏ ｅ ｔ ｒ ； Ｎ ｔ ｅ ｔ ｄ ａ ｎ ｓ ｌ ｒ ｆ ａｕ ｅ ｕｒ ｎ ｉｇ ｏｅ ｉ
热 带 作 物学 报 ２ １ ，３ （ ） １— ２ ０ ２ ４ ：６ ８ ６ ２ １
Ｃｈｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｆＴ ｏ ｉａ ｒｐ ｉｅ ｅＪ ｕ ｎ ｌｏ ｒｐｃ ｌＣ ｏ ｓ
缺 素桉树 叶片 图像特 征提 取研究
吴 志 华，赵 桂 香，谢 耀 坚，周 旭 东
国 家 林 业 局 桉 树 研 究 开 发 中 心 ．广 东 湛 江
ｓｚ ｅ ｔ ｒ ｓ ｗ ｒ ｎ ｌ ｓ ｄ ｂ ｒｎ ｉ ｌ ｏ ｏ ｅ ｔ ｎ ｈ Ｃ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉｅ ｅ ｅ ｆ ｒ ｅ ｓａ ｌ ｈ ｄ ａ ｄ ｕ ｅ ｉｅ ｆ ａｕ ｅ ｅ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｙ ｐ ｃ ｐ ｅ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ，ａ ｄ ｔ ｅ Ｐ ｏ ｌｘ ｉ ｄ ｃ ｓ ｗ ｒ ｕ ｔ ｒ ｅ ｔｂ ｉ ｅ ｎ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓ
摘 要
５４ ２ ２ ０２
研 究 ３种 桉 树 无 性 系 苗 木 在 不 同 营 养 液 中 对 砂 培 苗 木 ３种 叶 片 图 像 特 征 的影 响 运 用 数 字 图 像 处 理 技
术 获 得 研 究 叶 片 的 颜 色 特 征 、形 态 大 小 、形 状 等 １ ６个 性 状 ，利 用 主 成 分 分 析 获 得 其 叶 片 图 像 综 合 特 征 信 息 Ｐ Ｃ 指 标 ，并 分 析 不 同无 性 系 、营 养 液 、叶 片 类 型 对 Ｐ Ｃ指 标 的 影 响 。结 果 表 明 ：不 同 因 素水 平 均 对 其 Ｐ Ｃ值 产 生 显 著 差 别 ，各 因素 主效 应 和 交 互 效 应 均 显 著 ，其 中对 颜 色 特 征 密 切 相 关 的 Ｐ ． 标 影 响 由 强 至 弱 的 主 因 子顺 序 为 ： Ｃ指 营 养 液 ＞ 片 类 型 ＞ 性 系，而 对 形 态 大 小 、形 状 特 征 密 切 相 关 的 叶 无 桉 树 非 氮 素 营 养 诊 断模 型是 可行 的 关 键 词 桉 树 ；叶 片 ； 营养 元 素 ；图像 特 征 ；颜 色 特 征 ；营 养 诊 断
３ ｌ ｎ ｓ ｅ ｅ ｓｕ ｉｄ ．Ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｇ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ， １ ｒ ｉ ｏ ｅ ｆ ｉ ｇ ｎ ｏｖ ｄ ｃ ｌ ｒ ｈ ｐ ｎ ｃ ｏ ｅ ｗ ｒ ｔ ｄｅ ａ ｅ ｎ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｎ ６ ｔ ｔ ｆ ｌ ａ ｍａ ｅ ｉ ｖ ｌ ｅ ｏ ｏ ，ｓ ａ ｅ ａ ｄ ａｓ
Ｃ ｉａ Ｅ ｃ ｌ ｔＲ ｓａｃ ｅｔ ， ｈｎｉ ｇ ｕ ｒｄ ｎ ２ ０２ ｈｎ ｈｎ ｕａｙ ｅｅｒｈ Ｃ ｎｒ Ｚ ａｊａ ，Ｇ ａｔ ｏ ｇ ５４ ２ ，Ｃ ｉａ ｐ ｅ ｎ ｇ
Ａ ｓ ａ ｔ ｈ ｆ ｃ ｆｎ ｔｅｔｓｌｔ ｎ ｏ ｍ ｇ ｈ ｒｃ ｒ ｔ ｓｏ ｕａｙｔｓｅ ｌ ｇ ｌａ ｉ ａｅ ｃｎ ｅ ｒｍ ｂ ｔ ｃ Ｔ ｅ ｅ ｅｔ ｏ ｕ ｎ ｏｕｉ ｎ ｉ ａｅ ｃ ａａｔ ｓｃ ｆｅｃｌｐ ｅｄｉ ｅｆ ｍ ｇｓ ｓａｎ ｄ ｆ ｒ ｆ ｓ ｉ ｒ ｏ ｅ ｉ ｉ ｎ ｏ
３ ａ ｔ ｒ ｎ ｌ ｄ ｎ ｕ ａ ｙ ｔ ｃｏ ｅ ａ ｄ ｎ ｔ ｅ ｔ ｓ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｌａ ｙ ｅ ｎ ａ ｔｒ ｅ ｔ ｄ ｈ ｄ ｓｒ ｎ ｉ ｆ ｃ ｆｃ ｏ ｓ ｉ ｃｕ ｉ ｇ ｅ ｃ ｌ ｐ ｌ ｎ ｎ ｕ ｒ ｎ ｏｕ ｉ ｎ ｅ ｆ ｔ ｐ ，ａ ｄ ３ ｆ ｃｏ ｓ ｔ ｓｅ ａ ｔｏ ｇ ｍａ ｎ ｅｆ ｔ ｉ ｏ ｅ
Ｅｘ ｒ ｃ ｉ Ｉ ａ ｅ Ｆｅ ｔ ｅ ｆ Ｎｕｔ ｉｎｔ ｅ ｉｉｎｔ Ｅｕｃ ｌ ｐｔ ｔ ａ ｔｎｇ ｍ ｇ ａ ｕｒ ｓ ０ ｒｅ —ｄ ｆｃｅ ａ ｙ Ｌｅ ｆ ａ
ＷＵ Ｚ ｉｕ ，Ｚ Ａ ｕｘ ｎ ，Ｘ Ｅ Ｙ ｏｉ ， ＨＯ ｕ ｏ ｇ ｈｈ ａ Ｈ ０ Ｇ ｉｉ ｇ Ｉ ａｊ ｎ Ｚ Ｕ Ｘ ｄ ｎ ａ ａ
中图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分 类 号 ￥６． ７ ３７ 文 献 标 识 码 Ａ
和
指 标 影 响 的 主 因 子顺 序 为 ：营 养 液 ＞
无 性 系＞ 片 类 型 。说 明通 过 叶 片 图像 综 合 特 征 Ｐ 叶 Ｃ指 标 能 集 中 反 映 出 桉 树 苗 木 营 养 水 平 ．建 立 基 于 图像 特 征 的