原文服务方: 浙江农林大学学报       
摘要:
植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果.传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低.由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率.关键问题在于特征自动分析和获取,以植物叶片为例,阐述了如何提取大小、叶形及叶缘特征的方法,改进了圆形度参数的定义.提出了计算机辅助植物识别(CAPI)的概念,并对其前景做了讨论和展望.图3参8
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文献信息
篇名 基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型
来源期刊 浙江农林大学学报 学科
关键词 植物学 计算机应用 计算机辅助植物识别(CAPI) 图像处理 植物数量分类
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 281-284
页数 4页 分类号 Q949|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0756.2003.03.013
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研究主题发展历程
节点文献
植物学
计算机应用
计算机辅助植物识别(CAPI)
图像处理
植物数量分类
研究起点
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期刊影响力
浙江农林大学学报
双月刊
2095-0756
33-1370/S
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
3071
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