基于叶片图像信息提取的植物识别技术研究开题报告

全文总字数：1078字

1. 研究目的与意义

研究目的：为了提高植物识别的速度和准确率，本设计任务重点研究光照校正算法和图像分割算法，综合提取植物单个或多个叶片图像的颜色特征、形状特征和纹理特征；在此基础上，建立叶片特征库，并将得到的分类模型用于目标叶片的识别。

研究意义：植物多样性是地球上一切生物的生存依赖，在人类保护植物多样性的过程中，首先要解决的是植物识别问题。

叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。

2. 国内外研究现状分析

国外关于这类研究的进行则是比较早的。

早期研究者们主要将植物叶形作为主要分类特征。

相比国外而言，国内在植物分类识别研究方面的科学研究的起步较晚，并且在起初也得不到学者们的足够重视，所以研究的成果也相对较少。

3. 研究的基本内容与计划

1、研究内容：植物多样性是地球上一切生物的生存依赖，在人类保护植物多样性的过程中，首先要解决的是植物识别问题。

叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。

以校园主要乔木种树种叶片为研究对象，采集了30种以上植物叶片图像，得到每种植物无明显斑点且叶片大小和成熟度不等的完整叶片图片，构建植物叶片图像的数据库。

4. 研究创新点

以校园主要乔木种树种叶片为研究对象，采集了30种以上植物叶片图像，得到每种植物无明显斑点且叶片大小和成熟度不等的完整叶片图片，构建植物叶片图像的数据库。

按照基于图像分析的植物叶片识别步骤和方法，综合提取每种植物单个或多个叶片图像的颜色特征和形状特征、纹理特征，研究基于图像分析与自动识别的植物叶片分类方法。