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题名	植物叶片图像的分类方法研究; Research on Classification of Leaf Image
作者	李丕范
答辩日期	2013 ; 2013
导师	金泰松
关键词	叶片图像分类 K近邻算法 稀疏表示 Leaf Image Classification K-Nearest Neighbor Sparse Representation
英文摘要	植物叶片图像分类技术是植物图像识别领域的重要组成部分，随着植物图像识别在科研生产中发挥的作用越来越大，植物叶片图像分类技术也随之迎来发展机遇期，相关的研究越来越丰富。植物叶片图像的分类方法研究不仅有拓展植物图像识别内容、简化传统植物分类工作等科研意义，还具有广泛应用价值。 植物叶片图像的分类特征主要包括全局特征和局部特征。其中，全局特征包括轮廓特征、颜色特征等。本文立足全局特征，提取了叶片图像的长宽比、似矩形率、似椭圆率、近圆率和近多边形率五种轮廓特征，并将五种轮廓特征组成轮廓特征向量，然后分别使用K近邻算法与稀疏表示方法基于轮廓特征向量对叶片图像进行分类，验证五种轮廓特征的分类有效性，具体...; Leaf image classification technology is an essential part of the plant image recognition field. With the role that plant image recognition played in the research and production is becoming more and more important, the leaf image classification technology comes into the period of development, and its related research is growing more. Research on leaf image classification not only enriches the field...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术; 学号：23020101153009
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=39329
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/79370]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	李丕范. 植物叶片图像的分类方法研究, Research on Classification of Leaf Image[D]. 2013, 2013.

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