本文主要研究内容
作者张善文,张晴晴,齐国红（2019）在《基于Fourier描述子和LBP相结合的植物叶片识别方法》一文中研究指出：针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)相结合的植物叶片识别方法。首先,利用Canny算法提取叶片的边缘图像,计算其中心-边缘距离序列的傅里叶变换,得到叶片图像的改进Fourier描述子;然后,提取叶片图像的局部二值模式特征;再利用判别典型相关分析算法将植物叶片的Fourier描述子和LBP特征进行融合,得到1个有利于分类的联合映射矩阵,由此将2类特征映射为1个低维特征向量;然后利用K-最近邻分类器进行植物识别。在公开的智能计算实验室(intelligent computing laboratory,简称ICL)叶片图像数据库上进行分类试验,识别率高达94%以上。结果表明,提出的方法是有效可行的,该研究能够为植物物种自动识别系统提供技术参考。
Abstract
zhen dui zhi wu xie pian de fu za xing dao zhi ji yu xie pian zhi wu shi bie de shi bie lv jiao di de wen ti ,di chu yi chong ji yu Fouriermiao shu zi he ju bu er zhi mo shi (local binary pattern,jian chen LBP)xiang jie ge de zhi wu xie pian shi bie fang fa 。shou xian ,li yong Cannysuan fa di qu xie pian de bian yuan tu xiang ,ji suan ji zhong xin -bian yuan ju li xu lie de fu li xie bian huan ,de dao xie pian tu xiang de gai jin Fouriermiao shu zi ;ran hou ,di qu xie pian tu xiang de ju bu er zhi mo shi te zheng ;zai li yong pan bie dian xing xiang guan fen xi suan fa jiang zhi wu xie pian de Fouriermiao shu zi he LBPte zheng jin hang rong ge ,de dao 1ge you li yu fen lei de lian ge ying she ju zhen ,you ci jiang 2lei te zheng ying she wei 1ge di wei te zheng xiang liang ;ran hou li yong K-zui jin lin fen lei qi jin hang zhi wu shi bie 。zai gong kai de zhi neng ji suan shi yan shi (intelligent computing laboratory,jian chen ICL)xie pian tu xiang shu ju ku shang jin hang fen lei shi yan ,shi bie lv gao da 94%yi shang 。jie guo biao ming ,di chu de fang fa shi you xiao ke hang de ,gai yan jiu neng gou wei zhi wu wu chong zi dong shi bie ji tong di gong ji shu can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自江苏农业科学的张善文,张晴晴,齐国红，发表于刊物江苏农业科学2019年14期论文，是一篇关于植物识别论文,植物叶片图像论文,边界角点序列论文,傅里叶描述子论文,改进傅里叶描述子论文,江苏农业科学2019年14期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自江苏农业科学2019年14期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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