【摘 要】
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为了实现对植物叶片图像的快速识别,以植物叶片分段面积比作为叶片的关键特征,构建植物叶片形态特征模型。先将植物叶片图像进行二值化、腐蚀、膨胀等常规化预处理,找到叶片
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目“深度特征提取的商空间粒化模型研究”(61602003);安徽省高校自然科学基金重点项目“植物中药叶片计算机识别技术研究”(KJ2016A400),“基于压缩感知的肝豆状核变性言语障碍分类研究”(KJ2018A0285);安徽省自然科学基金面上项目“UAV持久编队有通信故障时的信息交互拓扑优化问题研究”(1808085MG213);安徽中医药大学自然科学基金重点项目“基
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为了实现对植物叶片图像的快速识别,以植物叶片分段面积比作为叶片的关键特征,构建植物叶片形态特征模型。先将植物叶片图像进行二值化、腐蚀、膨胀等常规化预处理,找到叶片图像最小外接矩形;然后对处理后的叶片图像进行面积等分分段处理,计算各段叶片面积与该段矩形面积的比值,形成叶片特征数据样本集。在此基础上,分别使用三层神经网络算法和多元线性回归算法,对18种植物叶片的特征数据集进行了识别实验。结果表明,运用这种方法进行植物叶片图像识别,运算简单,识别率高,易于实现;神经网络算法的识别效果明显优于多元线性回归算法。
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