【摘 要】
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绿色植物物种识别在植物资源的保护与利用、阐明植物的进化规律、探索植物间的亲缘关系、保护监控生态环境、农业与园艺应用等诸多方面都有着重要的应用前景和潜在的经济价值
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绿色植物物种识别在植物资源的保护与利用、阐明植物的进化规律、探索植物间的亲缘关系、保护监控生态环境、农业与园艺应用等诸多方面都有着重要的应用前景和潜在的经济价值。随着计算机科学技术的进步,模式识别与图像处理领域得到了长足的发展,通过计算机技术替代传统人工手段进行高效的自动化植物物种识别,已经引起了研究学者的广泛关注,如何使用数字图像处理技术提取植物特征,从而实现识别分类,一直都是计算机视觉领域的核心研究课题。因此,本论文重点对绿色植物物种的特征提取进行了较为深入的研究,其主要研究工作如下:首先,分析并确定纹理边缘为绿色植物物种的有效特征,详细的阐述了五类纹理特征提取算法,针对传统边缘算子不能从多尺度角度提取纹理边缘特征的缺点,在设计并提取边缘算子基础上,提出了一种多尺度局部边缘模式识别算法。其次,针对基于一阶导数的边缘算子本身固有的缺陷,提出了一种具有多尺度与多方向特性的可变局部边缘模式算法,同时设计了两种特征融合方法,以便提高绿色植物物种识别的准确率。最后,本论文搭建了一套绿色植物物种识别系统,把所提算法与经典算法集成于一个原型系统中,并从系统界面和算法嵌入两大方面进行了具体介绍。实验测试结果表明该系统能够进行绿色植物物种识别,而且识别效果令人满意。
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