基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究

• 作者: 王斌 陈良宵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 植物分类 叶片识别 图像处理 形状分析 形状识别
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 17-25,56
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 10444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0150

摘要

植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义.不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色.作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别,近些年来受到了学者们的关注,产生了大量的研究成果.但由于植物种类巨大,叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题,使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点.对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较,对现有的算法进行了分类,对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较.此外,还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法,并将各类算法进行了实验结果的比较研究.研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导,又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	南京财经大学信息工程学院	22	162	7.0	12.0
5	陈良宵	南京财经大学信息工程学院	3	23	2.0	3.0