基于PCA和AdaBoost．M1的植物叶片图像识别方法

• 作者: 吴迪 孙振 朱颢东 李红婵
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 叶片识别 PCA AdaBoost.M1 图像处理
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 372-374
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2016.12.115

摘要

为了提高植物叶片的识别准确率，提出一种基于PCA和AdaBoost．M1的植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行图像灰度化、二值化以及边缘提取等预处理，然后提取出13个具有比例、旋转、平移不变性的植物叶片特征参数，再利用PCA对这些特征参数进行降维，最后采用AdaBoost．M1分类器对降维处理后的特征参数进行训练和识别。结果表明，该方法可以有效地提高植物叶片图像的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红婵	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	36	238	10.0	14.0
2	朱颢东	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	70	367	11.0	13.0
3	吴迪	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	17	63	5.0	7.0
4	孙振	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	5	27	2.0	5.0