福建工程学院学报
福建工程學院學報
복건공정학원학보
JOURNAL OF FUJIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2014年
1期
79-82
,共4页
图像处理%叶片识别%小波矩%叶片特征%支持向量机
圖像處理%葉片識彆%小波矩%葉片特徵%支持嚮量機
도상처리%협편식별%소파구%협편특정%지지향량궤
植物的叶片是识别植物种类的一个重要属性,文章提出一种基于植物叶片形状的图像内容识别方法.首先对叶片图像进行归一化处理,然后提取叶片的小波矩特征、叶片的周长、面积及伸长度,最后根据这些特征进行支持向量机(SVM)训练和分类,识别出植物的种类.该方法得到的识别率达到95％.
植物的葉片是識彆植物種類的一箇重要屬性,文章提齣一種基于植物葉片形狀的圖像內容識彆方法.首先對葉片圖像進行歸一化處理,然後提取葉片的小波矩特徵、葉片的週長、麵積及伸長度,最後根據這些特徵進行支持嚮量機(SVM)訓練和分類,識彆齣植物的種類.該方法得到的識彆率達到95％.
식물적협편시식별식물충류적일개중요속성,문장제출일충기우식물협편형상적도상내용식별방법.수선대협편도상진행귀일화처리,연후제취협편적소파구특정、협편적주장、면적급신장도,최후근거저사특정진행지지향량궤(SVM)훈련화분류,식별출식물적충류.해방법득도적식별솔체도95％.
