【摘 要】
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提出了一种在极坐标下进行特征提取的方法，并将其应用于树木叶片图像识别中。该方法首先将目标图像二值化并映射到极坐标下，提取具有旋转、缩放、平移不变性的曲线面积比率、跨
【基金项目】
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国家林业局重点项目(No.2011-04);国家自然科学基金(No.61170268)
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提出了一种在极坐标下进行特征提取的方法，并将其应用于树木叶片图像识别中。该方法首先将目标图像二值化并映射到极坐标下，提取具有旋转、缩放、平移不变性的曲线面积比率、跨度比、饱和度和高度变化率等特征。然后通过最小欧式距离对叶片进行计算、识别。该方法克服了直角坐标系下特征提取方法计算量大，花费的时间长的缺陷。基于该方法的叶片特征提取算法的时间复杂度为O（n）。对于叶型有区分，且需要快速进行树叶识别的树叶数据集有很好的效果。该方法在常见的13种树木叶片中进行测试，平均正确识别率达到90%以上。
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