基于复频域纹理特征的植物叶片识别算法

• 作者: 张东彦 李新华 梁栋 梅星宇 鲍文霞
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 植物叶片识别 复频域纹理特征 双树复小波变换
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 耕作栽培·资源环境
• 页码范围: 1334-1339
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|S126
• 字数: 3416字
• 语种: 中文

摘要

针对空间域特征不能全面准确地描述叶片的问题,提出了一种基于复频域纹理特征(Complex frequency domain texture features,CFDTF)的叶片识别算法.首先,对叶片图像进行预处理.其次,对预处理后的图像进行分块,并对每一个图像块进行双树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT),分别计算复频域局部二值模式(Local binary pattern,LBP)和局部相位量化(Local phase quantization,LPQ)特征,得到图像块的特征.接着,串联所有图像块的特征得到整个图像的特征.最后,在Flavia数据库上通过KNN分类器分类识别.结果表明,与传统的颜色、形状、纹理等特征相比,该算法平均识别精度明显提高,达到95.75％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁栋	安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心	153	1898	21.0	37.0
2	鲍文霞	安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心	56	472	11.0	20.0
3	李新华	安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心	33	297	9.0	17.0
4	张东彦	安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心	15	212	4.0	14.0
5	梅星宇	安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心	2	0	0.0	0.0