基于细胞神经网络的植物叶片图像中叶脉的提取

• 作者: 姜伟杰 孙明 赵卓英
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 植物叶片 CNN 图像处理 叶脉提取
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|S126
• 字数: 2552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2009.04.052

摘要

叶片是植物最重要的器官之一,特别是在识别植物种类时起着关键作用.叶脉包含了植物的内在特征和重要遗传信息,叶脉复杂多变的特点使得传统的边缘检测方法不适用于叶脉络的提取.为此,提出了一种基于细胞神经网络(CNN)的植物叶脉图像提取方法.试验结果表明:与传统图像处理方法相比,该方法通过神经网络参数的合理设计,能够提取出较为理想的叶脉络和叶边缘信息,提高了提取的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙明	中国农业大学信息与电气工程学院	31	668	14.0	25.0
2	姜伟杰	中国农业大学信息与电气工程学院	2	21	2.0	2.0
3	赵卓英	中国农业大学信息与电气工程学院	1	14	1.0	1.0