基于形状上下文特征的植物叶图像匹配方法

被引：4

作者：

翟传敏 ^{[1
]}

杜吉祥 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 华侨大学计算机科学与技术学院

[2] 中国科学技术大学自动化系

来源：

广西师范大学学报(自然科学版) | 2009年 / 27卷 / 03期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

形状上下文; 植物识别; 形状匹配;

D O I：

10.16088/j.issn.1001-6600.2009.03.029

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种将形状上下文特征应用于植物叶片图像自动识别的方法。该方法首先根据叶片形状自适应确定边界点数目,然后计算叶片的形状直方图,最后利用形状直方图计算不同目标之间的匹配相似度。实验结果验证了该方法的有效性。

引用

页码：171 / 174

页数：4

共 6 条

[1] 基于径向基概率神经网络的植物叶片自动识别方法 [J].

杜吉祥 ;

汪增福 .

模式识别与人工智能, 2008, 21 (02) :206-213

[2] 基于形状上下文的形状匹配 [J].

申家振 ;

张艳宁 ;

刘涛 .

微电子学与计算机, 2005, (04) :144-146

[3] 基于人工神经网络的叶脉信息提取——植物活体机器识别研究Ⅰ [J].

傅弘 ;

池哲儒 ;

常杰 ;

傅承新 .

植物学通报, 2004, (04) :429-436

[4] 应用计算机进行植物自动分类的初步研究 [J].

傅星，卢汉清，罗曼丽，曹伟，于兴华 .

生态学杂志, 1994, (02) :69-71

[5]

Discrimination of soybean leaflet shape by neural networks with image input[J] . Mari Oide,Seishi Ninomiya.Computers and Electronics in Agriculture . 2000 (1)

[6] Computer vision system for on-line sorting of pot plants using an artificial neural network classifier [J].

Timmermans, AJM ;

Hulzebosch, AA .

COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 1996, 15 (01) :41-55

← 1 →