基于图像识别技术的豆科牧草分类研究

• 作者: 冯全 王宇通 王敬轩 邵新庆
• 来源期刊: 草地学报
• 学科: 农学
• 关键词: 豆科牧草 叶片识别 图像处理 PNN BPN
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: S126|S541
• 字数: 3626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2010.01.008

摘要

利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对14种豆科牧草进行分类识别.通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓.在此基础上提取了叶片形状的全局特征和局部特征;全局特征包括叶片的横纵轴比、矩形度、圆形度等8项几何特征和7个图像不变矩特征;局部特征为叶缘粗糙度.利用PNN(Probabilistic neural network)和BPN(Back propagation network)作为分类器进行识别分类,实现了对豆科牧草叶片图像的分类.识别结果表明,PNN网络的平均识别率为85.1%、BPN网络的平均识别率为82.4%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯全	甘肃农业大学工学院	64	369	11.0	14.0
2	邵新庆	中国农业大学动物科技学院	48	626	14.0	23.0
3	王宇通	中国农业大学动物科技学院	8	157	7.0	8.0
4	王敬轩	甘肃农业大学工学院	2	27	2.0	2.0