植物叶形的计算机识别系统
针叶植物叶片或叶小枝数字图像识别和分类
表1实验样本属种和数量观特征和图像特征，设计了能够将三者及其具体种分开的图像特征描述符。
它们中的大多数依据形态测量学设计，能够定量描述叶形特征；还有一小部分根据特征频数统计值设计，如邻域暗细节密度等，用于描述叶片/叶小枝凹陷的密度。
通过在这些描述符组合的特征空间里做图像监督分类，可以评估各描述符及其组合的有效性。
工作流程见图1。
2.2针叶图像预处理针叶植物叶图像预处理的有效算法包括平滑化、维纳滤波、锐化、大津法阈值计算和二值化、形态学开启和闭合、凸（凹）噪声面积过滤、Gaussian滤波和边缘检测等。
实验表明，对针叶植物叶图像有效的预处理包括：降噪，去毛刺，闭合裂隙、填补凹陷等，它们能给出比较完整的叶片二值图，以便特征提0892016·062.3描述符设计图2数字图像预处理（a）原图像；（b）维纳滤波降噪；（c）大津法分割和形态学处理；（d）Gaussian算子检测的边缘。
表2针叶植物识别描述符一览表注：除注明出处的描述符，其余为笔者新设计的。
2.4描述符测试和精度评估注：行、列名分别表示正确和实际分类。
表中类编码含义为：表4：1池杉、2柳杉、3大叶南洋杉、4智力南洋西本冷方白罗平头赤松、5湿地松、6雪松；表6：1中山柏、2圆柏、3侧柏、6蜀桧。
表中数值为样本数，如表3第“杉”有3个被误分为“柏”。
用户精度（UA）列和之比，全局精度（OA）为平均UA。
柏科种之间通过叶小枝形状、凹陷密度等较难划分，使得6种柏科植40.1%。
描述符的设计依据中的描述符设计基于叶图斑的某些图像特征，例如图斑凹陷、图斑面积对称性、图斑密度对称性、图斑几图斑与同参数几何图形的相似性等。
下面分廓形状和叶小枝的分布规律、密度和复杂程度等有效。
有：（见西哥落羽杉、白皮松为例，显示这类描述符为基于凸残差描述符的分割阈值范例。
图4凸残差相关参变量提取实例图1工作流程图图3将针叶植物分为松、杉、柏的规则表5松科植物属分类混淆矩阵表6柏科植物属分类混淆矩阵0902016·06图5图斑凹陷提取实例（龙柏和水杉）（a），（d）分别为龙柏和水杉叶小枝二值图，真元素个数即叶小枝图斑面积；（b），（e）为暗细节二值图，SE均为3×3菱形；（c），（f）为凹陷尺寸大于阈值的图斑，可以通过测量其中面积较大的主凹陷的密度、短长轴比、形状系数等，获得有参考价值的分类特征。
基于轮廓特征的植物叶片识别系统
基于轮廓特征的植物叶片识别系统文章提出了一个基于图像识别的植物叶片识别系统，采用Opencv计算机视觉库在Android平台上进行嵌入式开发，通过调用移动设备摄像头对即时拍摄的150幅植物叶片照片进行物种识别。
比较了包括canny边缘检测和EM分割算法等方法，再通过自适应核的形态学操作进行后期处理，提取到较准确的叶片边缘轮廓信息。
计算轮廓曲率并且统计成曲率直方图特征，最后通过SVM分类器，对特征进行分类，来达到对不同的植物叶片进行识别和分类。
识别率较高，运算速度有待提升。
标签：图像处理；形态学；EM算法；直方图比对；SVM；支持向量机引言模式识别技术被用于计算机视觉及图像处理领域，近些年得到了飞速的发展，吸引了世界上众多学者参与研究。
如何提取或者测量叶子的特征是一个长期研究中的话题[1]。
这使得模式识别在这个领域的应用面临了一个新的挑战[2][13]。
根据文献[2]，由计算机自动获取现存植物的数据的做法还没有被实施。
而目前国内外针对植物叶片形状特征中的轮廓特征，对植物叶片轮廓提取的方法主要分为基于轮廓和基于区域[3]。
文章通过对现场拍摄的植物叶片照片进行预处理，对比[4]中使用的canny边缘检测，我们采用Expectation-Maximization 算法对植物和背景进行图像分割[5]，能在移动平台上以较快的速度获取相对更加准确的边缘信息。
结合文章提出的自适应核植物形态学开闭运算，以达到去除叶片茎的干扰，然后提取植物叶片边缘轮廓的曲率特征。
关于特征的选择，虽然目前已经有许多方法，但大都使用了预定义的特征。
而[9]中使用了一个移动中值中心超球面分类器，因为其需要大量的迭代计算，不适合在移动平台上应用。
相似的做法在[2]中也提出了。
他们的另外一篇论文提出了一个用于叶片形状匹配的简单的动态规划算法，相对[9]而言计算速度有一定提升。
而文章采用采用的多尺度提取轮廓曲率信息，既能有很短的计算时间，通过实验筛选出最具代表性的尺度特征，相比采用”不变矩”或类似于多尺度距离矩阵[10]等尺度不变方法，不仅能保证识别的成功率，而且计算量较小。
基于数字图像处理的树叶识别论文---黄金版要点
目录摘要 (1)英文摘要 (2)1 引言 (2)1.1 选题背景及意义 (3)1.2 国内外研究的进展 (3)1.2.1 树叶识别的研究进展 (3)1.2.2 神经网络的研究进展 (4)1.3 论文的主要内容与组织结构 (4)1.3.1 论文的主要内容 (4)1.3.2 组织结构 (4)2 树叶图像预处理 (4)2.1 图像采集 (4)2.2 图像裁剪 (5)2.3 图像平滑 (6)2.4 图像分割 (8)2.4.1 最大类间方差法 (8)2.4.2 matlab实现及效果图 (8)2.5 边缘检测 (9)3 树叶图像特征提取 (11)4 基于神经网络的树叶识别 (13)4.1 BP网络基本理论 (13)4.2 隐含层数的选取 (13)4.3 节点数的选取 (13)4.4 BP网络的建立 (14)4.5 树叶识别 (14)4.6 GUI界面设计 (14)4.7 结果分析 (16)5 总结与展望 (16)5.1 总结论文的主要工作 (16)5.2 展望论文的不足 (16)参考文献 (16)致谢 (17)基于神经网络的树叶识别系统研究机电与信息工程学院电子信息工程曹文君（20903031002）指导老师：吕军（助教）摘要：植物是生物圈的重要组成部分，其中，叶片是植物的一个重要特征，不同的植物叶片在叶形及叶脉等外部特征上都不尽相同，这就使我们能够很好地利用植物叶片的特征来对植物分类。
过去这类工作是由人工完成，不但工作量大，而且工作效率比较低。
随着数字图像处理技术的快速发展，我们可以有效地借助计算机进行辅助操作，这样可以提高识别的准确性，从而提升了工作效率。
本文重点工作有：应用数字图像处理技术对采集到的叶片做图像预处理；提出了基于BP神经网络的方法进行树叶的识别，并构造了一个基于神经网络的集成分类器模型。
最后，对本系统进行了仿真测试，取得了较好的结果。
关键词：图像处理；神经网络；集成分类器Recognition System of Leaf Images Based onNeuronal NetworkCao Wenjun Director：Lv Jun（A ssistant）(School of Mechanical Electrical and Information Engineering ,Huangshan University , Huangshan,China, 245041)Abstract：The plant is an important component of the biosphere ,and a leaf is a key character of the plant ,different plant may be different in leaf type as well as the leaf vein ,and this enables us to use the plant leaf to carry on the classification of the plant .In the past ,this kind of work was by completes artificially ,the work load was also very heavy ,moreover the working efficiency was relatively quite low .Along with the computer image processing technology's fast development ,we can use the computer to help us with this work ,then enhance the recognition accuracy and promote the working efficiency .The main work of this article includes :use digital image processing technology to pretreat the leaf image ;propose method based on BP neural network recognition of the leaves ,besides ,constructed a model based on neural network ensemble classifier .Finally carried on the experiment test to this system ,hen get to the good result .Key Words：image processing；neural network；ensemble classifier1 引言1.1选题背景及意义大千世界，植物是普遍存在于自然界的。
基于图像分析的植物叶片识别技术综述
1
基于图像分析的植物叶片识别技术
基于图像分析的植物叶片识别主要有图像预处理 、 叶片特
将 CSS 匹配方式运用到叶片的进一步识别分类中 ， 保 基于上下文特征的匹配方法
证了识别的准确性。 2. 1. 2 形状上下文（ shape context） 的描述方法是指以目标轮廓的 有限点集合来表示物体特征的方法 。 基于上下文特征的匹配 方法的基本思想是以有限点集来表示待匹配的图像物体 ， 利用 得到匹 形状直方图计算与模板图像的形状上下文特征匹配度 ， 配度最小值的模板， 从而确定测试图像的类别 。 基于上下文特征的匹配方法进行植物叶片识别是一种利 用叶片形状轮廓上的一组离散点集表示叶片 ， 从而进行形状匹 配， 用匹配度实现植物叶片识别的方法 。 在植物叶片识别中， 对植物叶片图像进行轮廓提取 ， 选取叶片轮廓或者边缘上的一 p2 ， …， p n ｝ 表示叶片的形状信息， 组离散点集合 p = ｛ p1 ， 从而得 到 n 个形状直方图。对于叶片形状， 选取了 n 个边界离散点之 就可以用 n 个矩阵描述它的形状特征 。 得到形状直方图 后， 后， 需要对任意的两个目标对象进行相应形状直方图的匹配程 度计算， 即进行两个目标对象的相似度测量 。 相似度测量式为
［1 ］
人类以及环境的关系最为密切 。 由于人类生产活动造成了植 物物种的灭绝， 而植物在维持生物平衡 、 水土保持等方面又起 着重要作用； 同时， 植物农业作为国民经济的命脉 ， 是人们生活 提高农业生产需要农业植物的精细数据 ， 因 生产的基础部分， 此植物分类与识别具有非常重要的意义 。 植物的分类与识别一般选取植物的局部特征 ， 如植物的 叶、 花、 果、 茎、 纸条等特征。这些器官都有各自的分类价值 ， 但 是相比起植物其他的器官 ， 植物叶片的存活时间较长 ， 在一年 的大部分时间内都可较为方便地采集到 ， 所以常作为植物的识 别特征和认识植物的主要参照器官 ； 同时叶形是研究植物物种 的形态变异和分化的一个非常好的指标 ， 因此基于叶片的识别 是识别一种植物最直接有效且最简单的方法 。 传统的叶片分类识别需要操作者有丰富的分类学知识和 长期的实践经验， 且工作效率低、 工作量大、 数据存在一定的主 观性， 而这些都会影响到识别的客观性与精确性 。由于植物叶 片基本处于一个平面状态 ， 适合进行二维图像加工处理 。随着 计算机的应用， 探索如何利用计算机快速准确地识别植物叶 片， 是解决这些问题的一个切实可行的新途径 。因此研究基于
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。
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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。
基于Android系统的植物叶片识别软件
选取前95%的贡献率的特征值，因此得到11维特征向量。 3.4分类方法 本软件采用支持向量机作为分类器，支持向量机使用了林
智仁㈣开发的libsvm。在分类识别中，首先利用训练样本数据对 支持向量机进行训练;对于测试样本，利用训练好的支持向量
机对测试样本进行分类，得到分类结果.再从SQLite数据库中 查找对应的植物名称。
特征，并进行分类器训练需要强大的计算能力，手机难以满足，
因此，训练样本的特征提取及分类器训练在windows系统上进 行.单个叶片图片的特征提取与分类在安卓手机平台上进行。
结构如图1所示： 叶片照片
大量叶片照片
原始图
二值图像
灰度图像
Android移动平台
|降维矩阵「
；＜-- h
支持向量
叶片识别结果
Windows 平台
批量训练 平台
图2预处理效果图 3.2特征提取 植物叶片分类识别中，特征的提取至关重要,它直接决定着 分类性能的好坏。本文在二值图像的基础上提取叶片的纵横轴 I 比、矩形度、周长凹凸比、面积凹凸比、球形性、圆形度、偏心率和
形状参数这8个无量纲的几何特征和7个Hu氏特征叫在灰度 图像的基础上提取能量、对比度、爛、相关性这4个灰度共生矩 阵特征冏。具体的在计算4个灰陈芳已等提出了一种嵌入 像灰度化处理将叶片彩色图像转成灰度图像。本文采用加权平
式植物叶片识别系统，通过提取叶片的形状特征实现了对9种 植物叶片的识别；薄琪苇旳将Android系统与卷积神经网络结 合，开发了一款基于Android操作平台的叶片智能识别应用程 序。目前在移动平台上基于常用的图像处理方法创建叶片自动 分类应用正逐渐标准化。设计并实现一个运行在主流的移动操
的平面，存活时间长并且容易采集，因此，常选用植物叶片作为 取、特征降维、分类等计算，最终得到叶片种类信息。
WinDIAS叶子分析系统说明书
Image analysis system for leavesWinDIAS provides high speed measurement and analysis of leaf area and leaf features, making it the ideal tool for plant pathology applications⏹Advanced leaf area meter plus perimeter, length, width, object count and more⏹Automated measurement ofdiseased, healthy and pest-damaged leaf areas⏹Point and click colourselection⏹Choice of camera orscanner systems⏹Conveyor accessory forrapid processing of leavesIntroductionThe WinDIAS system offers specialised image analysis features suitable for a wide range of applications in the plant sciences. It is specially suited to applications that need high colour discrimination, for example in plant pathology. It provides a full set of measurement statistics, and can process up to 800 leaves per hour using the conveyor belt option.The WinDIAS components include achoice of high resolution colour USB video cameras with a lightbox and overheadlighting rig to ensure good contrast andcolour rendition, or alternatively an A4 scanner with excellent depth of field.For reporting and further analysis, all results and images from WinDIAS are easily exchanged with other Windows applications.Applications⏹Plant pathology⏹Agronomy and plant physiology⏹Crop protection⏹Forestry⏹Object countingPoint and click colour selection⏹ Quick function tool bar ⏹ Colours picked to set primarythreshold colour range⏹ Colours picked to set secondaryand tertiary threshold colour range ⏹ Results box showing healthy anddiseased areasWinDIAS FeaturesRapid thresholding: Three thresholds can be set, each based on a different user-defined range of colours. The primary threshold is used for the main zones of interest in the image, e.g. healthy areas. The secondary and tertiary thresholds are used for other zones, e.g. diseased areas. Thresholds are set by a simple point and click with the mouse in a region of interest. The areas included are immediately visible as overlays on the image. Editing: Images can be edited on-screen toretouch boundaries, separate objects that overlap, remove undesirable "noise" and holes, add or erase lines or rectangles, and fill bounded areas in any colour.Measurement: WinDIAS analyses the thresholded regions to measure area, perimeter, length, width, circularity, elongation and shape factor. A correction factor can be applied to estimate the surface area (of pine needles for example) from the projected area. Calibration is carried out against a ruler.Object count: Seeds, needles, or other smallobjects can be quickly counted by WinDIAS. Colour thresholding enables easy discrimination of different types of object, or disease spots. Dust and debris can be excluded by defining a minimum object area. Exchange of data and images: WinDIAS imports images in .bmp, .jpg and .tif formats, and results can be saved as .txt files for easy import into Excel.WinDIAS System ChoicesWinDIAS is modular and expandable - researchers can specify a system that suits their particular requirements:System typeFeatures and advantagesWinDIAS 3 Entry Level SystemThe Entry Level System includes the scanner and WinDIAS software onlyThe Entry Level System enables the full set of analysis features and can be used at very high resolution up to A4 size, but is slow – it may take ~1 minute to scan and analyse each image at higher resolutions.WinDIAS 3 Standard SystemIncludes USB colour video camera, camera stand, lightbox, overhead lighting rig and WinDIAS softwareThe standard system enables full analysis of static imagesilluminated by lightbox or overhead lights, typically 2 or 3 images per minute. The Standard System camera has excellent resolution at 2048 x 1536 pixels but cannot be used for moving images. WinDIAS 3 Rapid SystemThis complete system includes a camera capable of accurately imaging moving objects, all the otherStandard System components plus the conveyor belt A powerful and complete system capable of very rapid area measurement of ~800 leaves/hr on the conveyor belt, analysing long leaves, and full colour analysis of static objects. The Rapid System camera has good resolution at 1280 x 1024 pixels.WinDIAS systems and interface optionsApplicationsAgronomy and plant physiologyWinDIAS provides a flexible resource with countless laboratory applications - from simple leaf areameasurement to the analysis of complex distributions of colour. The addition of the Conveyor Belt accessory opens up further applications:∙ Rapid throughput of large numbers of leaves ∙ Measurement of intact long leaves e.g. maize,sorghum, sugar cane and miscanthus Crop protectionWinDIAS is optimised for the rapid analysis of area by colour difference, creating many applications in plant pathology and plant protection. Examples include:∙ Necrosis caused by fungi and bacteria ∙ Leaf tip burn and leaf spotting ∙ Nutrient deficiency symptoms∙ Viral infection and leaf senescence ForestryAll of the applications described above are relevant to the study of broadleaf tree species. It is also possible to useWinDIAS with conifers; the surface area of pineneedles can be estimated by multiplying the projected area by a conversion factor.Factors for Corsican Pine(Pinus nigra var maritima ) and ScotsPine (Pinus sylvestris ) are included in the UserManual. General conversion factors and other references are also included.Plant pathologyRapid measurement of a wide variety of leaf types is a key requirement in plant pathology. WinDIAS automates these measurements after a simple set-up procedure.By pointing and clicking with the mouse on the image, up to 10 examples ofcolours from healthy leaf regions can be tagged, plus up to 10 examples from two different type of diseased regions (e.g. diseased and necrotic). These defined bands allow for the natural colour variation among samples of healthy leaves, permitting WinDIAS to distinguish them from the colourspresent in the diseased areas - as, for example, in a mosaic virus infection. Regions whose colours are within the primary secondary and tertiarycolour ranges show immediately as overlays on the video image, quickly indicating whether the requiredareas have been detected. WinDIAS can then calculate areas, make other measurements, and count the number of spots, within these regions.Conveyor BeltThe Conveyor Belt Unit works with WinDIAS to provide a rapid and convenient method of handling large batches of leaves. Twin transparent belts carry the leaves past the camera. A lightbox provides background illumination, and top lighting is also recommended for optimal colour discrimination.Long LeavesWith the addition of the Conveyor Belt Unit, WinDIAS can measure leaves which are too long to fit in the field of view of the video camera. WinDIAS software repeatedlysamples the leaf image as it moves past the camera at constant speed. Stored data sets include total area and the percentages of healthy and diseased leaf area. Typically, a leaf 30cm long by 2cm wide can be measured in 4 seconds.Calibration is straightforward, using a reference target of known area. In Long Leaf Mode, accuracy is typically better than ± 5% (see specifications).Virtual Conveyor ModeWinDIAS can be set to automatically process batches of leaf images. This mode is particularly useful when working with photos taken in the field with a digital camera or a scanner.WinDIAS SpecificationsEntry Level SystemStandard SystemRapid SystemThroughput (leaves/hour) ~50 (typical, depends on leaf size) ~150~800Resolutions l e x i p 6351 x 8402 x a m i p d 00211280 x 1024 pixels Minimum object size l e x i p 1 m m 20.0 ~ 1 pixelMaximum sample area 297 x 210 mm (A4) 300 x 295 mm 250 x 290 mm (conveyor)250 x >1000 mm (long leaf mode) Accuracy⏹area measurement ⏹diseased/healthy area ⏹long leaf mode ⏹± 1% typical⏹contrast dependent ⏹not applicable ⏹± 4% typical⏹contrast dependent ⏹not applicable⏹± 4% typical⏹contrast dependent ⏹± 5% typicalColour depth WinDIAS works in 24bit colour space (16 million colours)Image file formats.jpg, .bmp and .tifOperating system and drivers Windows: XP, Vista, 7, 8 (32 & 64 bit)Calibration⏹static measurements ⏹conveyor measurements ⏹against an object of known length, e.g. a ruler ⏹not applicable ⏹against a ruler⏹against a target of known area Conveyor belt speedse l b a c i l p p a t o ne l b a c i l p p a t o n 60/100/140/190 mm/s (20% faster for 60Hz model)Specifications apply to a WinDIAS system using standard components supplied by Delta-T Devices. Use of other cameras, lighting systems or camera stands may reduce accuracy due to reflections, poor contrast or image distortion.Ordering InformationWinDIAS SystemsWinDIAS 3 Entry Level Image Analysis System type WD-E3 includes WD-SW3 Software and WD-FBS-1 Flatbed Scanner. WinDIAS 3 Standard Image Analysis System type WD-S3-230(230V/50Hz) includes WD-SW3 Software, WD-CS1 Camera Stand, WD-CAM-S1 USB Colour Camera, WD-LEN-1 Precision Lens, WD-LB1-230 Lightbox, WD-OL1-230 Overhead Lights (with spare bulbs) and acrylic sheets. Requires correct IEC mains lead – please see below “Mains Lead types”WinDIAS 3 Rapid Image Analysis System type WD-R3-230 (230V/50Hz) contents as listed for Standard System, except camera type supplied is WD-CAM–R1 USB Colour Camera, and includes CB-230/50 Conveyor Belt Unit and WD-RTS-1Reference Target Set. Requires correct IEC mains lead – please see below: “Mains Lead types”*Mains Lead types PC-UK, PC-EU, PC-US, PC-IN, PC-CNconnects national plug to WInDIAS IEC connector. Required for WinDIAS systems type WD-S3-230, WD-S3-110 and WD-R3-230.110V/60Hz Systems : For Standard System order WD-S3-110.Requires correct IEC mains lead – please see above: “Mains Lead types”We are unable to supply 110V versions of Conveyor Belt Unit and therefore cannot supply 110V versions of the WinDIAS Rapid System. We can, however, supply 220V 60Hz systems that include Conveyor Belt Units - please enquire for further details.Individual ItemsWinDIAS Software type WD-SW3 Software, Quick Start Guide and USB copy protection dongle Camera Stand type WD-CS1Camera type WD-CAM-S1 USB Colour Camera for use with the Standard SystemCamera type WD-CAM-R1 USB Colour Camera for use with the Conveyor Belt UnitPrecision Lens type WD-LEN-1 for use with either WD-CAM-S1 or WD-CAM-R1 cameras Lightbox type WD-LB1-230 (230V/50Hz) - for 110V/60Hz systems order WD-LB1-110Overhead Lights type WD-OL1-230 (230V/50Hz) - for 110V/60Hz systems order WD-OL1-110Conveyor Belt Unit type CB-230/50 (230V/50Hz) Flatbed Scanner type WD-FBS-1Reference Target Set type WD-RTS-1SparesSpare Bulbs type WD-SP1-230 for Overhead Lights (230V/50Hz)Spare Conveyor Belt Material type CBSP1 enough to make 10 pairs of beltsPack of 10 Acrylic Sheets type WD-AS1LAI - Leaf Area IndexThere are more ways of getting to LAI than just measuring individual leaves. We also offer SunScan and HemiView - twoInnovative techniques for estimating LAInon-destructively in crop and forest canopies.Dynamax, Inc.10808 Fallstone Rd #350, Houston, TX 77099, USATel:********************************WinDIAS3-DS-9.doc April 2014。
百叶通-植物叶片识别系统
本研究计划利用灰度共生矩阵与分形维数提取叶片纹理 特征。
（1）灰度共生矩阵。灰度共生矩阵反映了图像中任意两点 灰度的空间相关性。在这个矩阵的基础上定义了一些统计量， 借此来反映图像的纹理特征，常用的统计量有对比度、相关性、 能量与均匀度。
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百叶通－植物叶片识别系统
北京林业大学 钟刚亮，王 强，李梦如，卢 遥
摘 要：百叶通是基于数字图像处理的阔叶树种植物叶片识别系统。通过安卓手机对树叶拍照或在手机相
册中选取树叶照片上传至服务器。服务器对叶片图像进行处理分类后，得到植物的种属信息并将其返回手机端
进行显示。本识别方法操作方便，整个识别过程只需几十秒，方便快捷的用户体验无疑是本产品最突出的特点。
（1）图像灰度化、均衡化。将彩色图像转化为灰度图像，
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并对得到的图像进行灰度均衡化处理。 （2）图像平滑化。在图像成像及传输过程中会产生一定的
噪声，这将导致图像质量的下降。如果不经过降噪处理，会 严重影响识别效果。
（7）边界跟踪。将图像进行上述处理后，再进行图像的 边界跟踪，从而得到图像边界像素的坐标和方向信息，为参 数的获取奠定基础。 2.2 叶片形状特征提取
叶片形状特征包括几何形状特征、不变矩特征两部分， 详细介绍如下 ：
（1）几何形状特征。在此我们选用了 7 项相对几何特征 ： 狭长度、矩形度、球状性、圆形度、偏心率、周长直径比和周 长长宽比。
本系统能够准确的识别阔叶树种叶片，具有一定的实用 性。而且利用手机对叶片进行拍摄，也具有很强的便捷性。
植物智能识别系统设计与实现
植物智能识别系统设计与实现植物是生态系统中最重要的成员之一，它们在整个生态系统中具有至关重要的作用。
对于生态环境的监测与评估，植物识别是不可缺少的。
在过去，植物识别需要依靠人工鉴别，但是这种方法需要大量的时间和精力，并且容易出现误识别。
随着计算机技术的不断发展，植物智能识别系统的设计与实现已经成为研究的热点之一。
一、植物智能识别系统概述植物智能识别系统是一种基于计算机视觉技术的自动化识别系统。
它可以将采集到的植物图片进行分析和处理，从而快速准确地鉴别植物的种类、生物学特征等信息。
植物智能识别系统由三部分组成：采集设备、数据预处理和特征提取、分类识别算法。
其中采集设备包括相机、扫描仪、光学显微镜等，数据预处理和特征提取过程包括图像去噪、分割、特征提取等，分类识别算法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。
二、数据预处理和特征提取在进行植物智能识别前，需要对采集到的植物图片进行预处理和特征提取。
图像预处理主要包括图像去噪、图像分割和图像增强。
图像去噪是通过应用一些降噪算法来减少图像中的噪声，从而使得后续处理更加准确和可靠。
常用的降噪算法包括中值滤波、高斯滤波、小波变换等。
图像分割是将植物图像分割成多个区域，这些区域可以代表不同的物体或区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
图像增强是对图像进行调整，使其更加容易分析和鉴别。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
特征提取是将图像转换成一组容易处理且能够代表植物生物学特征的数据。
建立向量空间模型，将植物图像转换成一组特征向量，从而对植物进行性状描述。
常用的特征提取算法包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。
在颜色特征方面，可以使用颜色直方图或颜色矩进行描述，这可以在不同的光照条件下提高识别的准确性。
形状特征描述包括周长、面积、半径等，这些特征可以有效地鉴别不同的植物物种。
纹理特征是描述不同区域之间纹理变化的统计特征，这些特征可以用于识别具有相似纹理的植物。
一种植物叶片图像识别方法[发明专利]
![一种植物叶片图像识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d30af2153d380eb6294dd88d0d233d4b14e3fdf.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010978200.X(22)申请日 2020.09.17(71)申请人 广东技术师范大学地址 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号(72)发明人 熊建斌 余得正 岑健 王颀 周卫 郭琪伟 朱鹰屏 甄任贺 伍银波 胡俊敏 班勃 徐金雄 肖应旺 李灿飞 李春林 (74)专利代理机构 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299代理人 姜宗华(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种植物叶片图像识别方法(57)摘要本发明公开了一种植物叶片图像识别方法，包括：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60‑80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。
通过本发明，能够在植物叶片识别中有效降低数据复杂度并保留特征信息，高效地实现植物叶片图像识别。
权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 112215082 A 2021.01.12C N 112215082A1.一种植物叶片图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60-80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。
植物叶形分类识别
植物叶形分类识别植物叶形的计算机识别系统摘要植物叶形是识别植物的重要和常用形态特征, 建立计算机自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要。
本文论述了植物叶形图像识别系统设计中的图像处理、特征提取及分类识别等问题。
本系统采用Visual 编程工具设计, 在Windows 2000/XP平台上通过叶片图像的输入、变换、平滑和分割等识别过程,实现了叶片图像的形状和叶缘特征的结果输出。
实验结果表明, 该系统能够很好地识别植物的叶形, 对14种植物337份叶片样本的叶形测试准确率达93.2%。
为植物识别的进一步研究究奠定了基础。
图像识别是20世纪60年代美英等西方国家提出来的, 设想建立自动识别实验室让导弹能够通过图像识别来自动寻找飞机、舰船和坦克等目标(胡红俊等, 2001)。
20 世纪80 年代以后, 图像识别在许多领域得到了广泛的应用, 取得了一些可喜的成果, 例如, 人脸识别(张翠平和苏光大, 2000)、掌纹识别(黎明等,2000)以及指纹识别(胡红俊等, 2001)等。
近年来,图像识别以其客观性、智能性在生物学领域得到广泛发展, 如肝脏B超图像的纹理识别(吴泽晖和汪柄权, 1999), 肿瘤细胞显微图像的处理与识别(王昕, 1996)等的研究, 都已经取得了很好的成果。
随着计算机技术发展, 计算机视觉技术逐渐渗入到生物学的其他领域, 如花粉识别(赵先贵等, 1999), 果形识别(赵静和何东健, 2001), 基于人工神经网络的叶脉信息提取(傅弘等, 2004)等等。
植物的叶形是传统识别植物的重要和常用形态特征(Mario, 2004)。
植物的叶部形态是多样的, 每一种植物都有其相对稳定的特征,这些就是认识和识别植物的基础和出发点(Tracy, 2000)。
植物的各种器官都有分类价值, 相对而言繁殖器官的特征更能反映植物之间的差异和进化关系, 但这些器官往往在整个植物生活周期中所占时间短、比例小且多数要在解剖镜下才能看见, 常常不作为植物快速识别的主要依据。
植物叶片形态学特征全自动提取的难点
植物叶片形态学特征全自动提取的难点王谢;张建华【摘要】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.【期刊名称】《浙江农业科学》【年(卷),期】2016(057)004【总页数】4页(P579-582)【关键词】形态学特征;自动化;叶面积;形态学【作者】王谢;张建华【作者单位】四川省农业科学院土壤肥料研究所,四川成都610066;四川省农业科学院土壤肥料研究所,四川成都610066【正文语种】中文【中图分类】TP20;Q944-3文献著录格式:王谢,张建华.植物叶片形态学特征全自动提取的难点[J].浙江农业科学,2016,57 (4):579-582.叶片形态学一直是植物生理及植物生态学研究中的热点[1]。
植物可通过调节叶片的形态来增强自身的生存适应能力,对时空的环境变化表现出极强的敏感性和可塑性[1],表明植物叶片的形态特征及其进化史可以反应植物在地球各个气候阶段的进化过程和形态演化趋势。
植物叶片和花器官形态上的差异都为研究者们提供了直观有效的证据以直接证明植物对环境的适应性,以及其在分类学中的地位。
此外,叶片作为植物进行呼吸作用、光合作用和蒸腾作用的主要器官,其叶面积大小、叶轮廓周长、叶长和叶宽等信息不仅是植物生长状态诊断中重要的参数,还是研究植物栽培技术、生理生化、遗传育种等内容的重要形态指标[2]。
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植物学通报 2005, 22 (5): 599￣604①通讯作者。
Author for correspondence. E-mail: tianxj@收稿日期: 2004-09-20 接受日期: 2005-04-15 责任编辑: 于昕植物叶形的计算机识别系统１朱 静 １田兴军① １陈 彬 ２吕劲紫1(南京大学生物系 南京 210093) 2(南京大学教务处 南京 210093)摘要 植物叶形是识别植物的重要和常用形态特征, 建立计算机自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要。
本文论述了植物叶形图像识别系统设计中的图像处理、特征提取及分类识别等问题。
本系统采用Visual 编程工具设计, 在Windows 2000/XP 平台上通过叶片图像的输入、变换、平滑和分割等识别过程,实现了叶片图像的形状和叶缘特征的结果输出。
实验结果表明, 该系统能够很好地识别植物的叶形, 对14种植物337份叶片样本的叶形测试准确率达93.2%。
为植物识别的进一步研究奠定了基础。
关键词 植物叶形, 图像处理, 特征提取, 图像识别, 叶形分类Computer Recognition System of Plant Leaf-shape1ZHU Jing 1TIAN Xing-Jun ① 1CHEN Bin 2LÜ Jin-Zi1(Department of Biology, Nanjing University , Nanjing 210093)2(Department of Biology, Nanjing University , Nanjing 210093)Abstract Leaf-shape is a significant feature for plant recognition. Establishing computer recognition system is an essential topic for identifying plants. Image processing, feature ab-straction and classification of plant leaf shape with computer recognition system were discussed in this paper. The system has been developed with Microsoft Visual under Windows 2000/XP system. It can accomplish leaf image input, transform, smoothness, segmentation and finding leaf margin, etc. The performance of the system to recognize leaf shape has been demon-strated with 93.8% precision rate through testing 337 samples which belong to 14 species of plants. This work is very essential for further studies.Key wordsLeaf shape, Image processing, Feature abstraction, Image recognition, Leaf-shape classification图像识别是20世纪60年代美英等西方国家提出来的, 设想建立自动识别实验室让导弹能够通过图像识别来自动寻找飞机、舰船和坦克等目标(胡红俊等, 2001)。
20世纪80年代以后, 图像识别在许多领域得到了广泛的应用, 取得了一些可喜的成果, 例如, 人脸识别(张翠平和苏光大, 2000)、掌纹识别(黎明等,2000)以及指纹识别(胡红俊等, 2001)等。
近年来,图像识别以其客观性、智能性在生物学领域得到广泛发展, 如肝脏B 超图像的纹理识别60022(5)(吴泽晖和汪柄权, 1999), 肿瘤细胞显微图像的处理与识别(王昕, 1996)等的研究, 都已经取得了很好的成果。
随着计算机技术发展, 计算机视觉技术逐渐渗入到生物学的其他领域, 如花粉识别(赵先贵等, 1999), 果形识别(赵静和何东健, 2001), 基于人工神经网络的叶脉信息提取(傅弘等, 2004)等等。
植物的叶形是传统识别植物的重要和常用形态特征(Mario, 2004)。
植物的叶部形态是多样的, 每一种植物都有其相对稳定的特征,这些就是认识和识别植物的基础和出发点(Tracy, 2000)。
植物的各种器官都有分类价值, 相对而言繁殖器官的特征更能反映植物之间的差异和进化关系, 但这些器官往往在整个植物生活周期中所占时间短、比例小且多数要在解剖镜下才能看见, 常常不作为植物快速识别的主要依据。
和繁殖器官比较, 叶片具有诸多优点, 常作为识别特征和人们认识植物的主要参照器官。
植物叶形是一个二维的平面系统, 相对而言, 更容易进行图像的处理和加工。
但植物叶片更容易受到环境影响, 也更容易对环境变化产生响应。
研究物种的形态变异和分化具有许多提示意义, 叶形是一个非常好的指标(Lynn and Waldren, 2001), 因此,建立计算机叶形自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要, 同时对研究植物对环境的响应, 植物弹性机制等都具有现实意义。
本文旨在通过叶形计算机自动识别系统建设的说明和应用, 来展示植物叶形识别的初步工作, 为今后植物的完全自动化识别打下基础。
1 原理与方法1.1 系统原理和结构概述植物叶形特征的计算机识别是应用模式识别和图形处理的理论与技术, 对扫描得到的叶片图像进行计算与分析, 用关系结构匹配的方法进行识别, 以达到分类和识别的目的。
植物叶形的识别是植物分类学的一个部分。
目前,植物叶形的分类主要是依靠鉴定者的经验进行人为的判断。
这种传统的判别方法要求操作者具有丰富的分类学知识和长期的实践经验,才能开展工作。
由于植物种类非常丰富,叶片形态看似接近, 实则千差万别,加之目前还没有一个便于操作的叶形检索系统,因此叶形的识别工作一直存在很大的困难。
随着计算机在各学科中的广泛应用, 探讨用计算机快速而准确地识别植物叶形,无疑是解决这一问题的一个切实可行的新途径。
本文介绍的植物叶形的计算机识别系统系采用微软公司Visual 编程工具在Windows 2000/ XP平台上创建完成。
系统由样本输入、图像处理、特征提取、分类设计及结果输出等功能模块构成(图1)。
1.2 图像采集本实验采用的叶片样本来自野外采集的植物叶片及标本馆库存植物标本。
对采集得到的叶片, 用扫描仪进行扫描, 得到数字化的彩色图片; 标本馆的库存植物, 采用数码相机拍摄的方法得到数字化图片。
本实验的标本均取自南京大学和江苏植物研究所植物标本室。
1.3 图像处理由于植物标本的颜色多样, 特别是标本室内的标本多数已经失去了原来的色泽, 为了去除颜色的干扰, 首先我们对图像进行二值化处理。
通过叶片和背景的色泽反差, 先将标本图像转化成灰度图像, 然后利用灰度图像直方图阈值差异实现图像的二值化。
通过阈值化运算是否可以有效地进行图图1系统框图Fig. 1 Block structure diagram of the recognizing system6012005朱静等: 植物叶形的计算机识别系统像分割, 取决于物体和背景之间是否有足够的对比度。
设一幅灰度图像I[i, j]中物体的灰度分布在区间[T 1, T 2]内, 经过阈值运算后的图像为二值图像B[i, j],即B[i, j]=1的部分表示图像, B[i, j]=0的部分表示背景(Gonzalez and Woods, 2003)。
就植物的计算机识别系统而言, 需要确定一个阈值T 以区分叶片和背景。
I[i, j]≥T 时,B[i, j]=1; I[i, j]<T 时, B[i, j]=0。
本识别系统图像的阈值是在多次实验的基础上确定算法, 操作时由计算机自动计算获得的。
在二值化后, 先对叶面内部的一些细小空洞进行填补, 然后去除噪音。
由于叶片周围会有小杂物形成噪音, 所以用高通滤波(李兰友等, 2002)进行大幅度滤波, 去掉噪音。
高通滤波是对图像的低频分量进行拟制从而让图像的高频分量无损耗或低损耗地通过滤波器, 从而使得到的轮廓更规则。
高通滤波之后用四邻域法抽出图像的边界。
对目标像素和它的四邻域进行探测, 若值相等, 对目标像素给以标记, 然后清除, 得到图像的边界。
然后用3×3的模板清除图像边界上的毛刺, 使边界更为清晰, 减小边界编码时的出错率。
之后需要对边界进行标记,以得到有序的边界链码。
标记边界链码首先要对叶柄与叶面的结合点的位置进行标定。
该位置的标定根据叶片有无叶柄分两种情况。
有柄叶片, 取边界上、叶柄两侧最接近结合点位置的两点分别作为边界链码的起始点和结束点并以这两点连线的中点作为结合点; 无柄叶片, 则直接标定边界上最接近结合点位置的一点为结合点,同时也作为起始点, 开始标记边界链码。
预处理后得到两组有用的数据: 一组是边界链码, 另一组是叶面部分的像素集。
1.4 特征提取众所周知,植物叶片变化很大, 不同植物之间形态各不相同, 这是叶形识别的出发点。
但很多不同植物的叶形会大体相似, 同一种植物的不同叶片, 形态却会有一定程度的分化, 这使得叶形的识别成为模式分析中的一个难题。
如何从叶片图像上提取稳定有效的特征,是解决叶形分类的一个关键问题。
特征提取的第一步是对一些有用的参数进行计算。
1.4.1 长宽比 长宽比是叶形分类中应用很广泛的一个参数, 能够描述叶片是接近圆形还是扁长的。
计算叶片的长宽比, 首先要计算其重心。
重心计算公式如下:其中N 是被识别的图像中叶面部分的像素点总数, (x i , y i ):i=1, 2, …, N 是这些像素点的坐标(Gonzalez and Woods, 2003)。
叶片样本主轴的确定依赖于重心与结合点的位置。
可将重心与结合点的连线定为纵图2 叶片图像的预处理过程Fig. 2Leaf image processing60222(5)轴; 过重心, 与纵轴垂直的直线定为横轴。
纵轴将叶面分为两个部分, 分别计算两个部分边界上的点到纵轴的距离, 两部分离纵轴最远的点(k1和k2)到纵轴的距离(W1和W2)之和即为叶面的宽。
同时, 横轴也将叶面分为两个部分, 每个部分边界上有到横轴最远的点, 这两点到横轴的距离之和为叶面的长(L1)。