基于人工神经网络的叶脉信息提取
摘要 叶片的识别是识别植物的重要组成部分 , 特别在野外识别植物活体尤其重要 。 叶脉的脉序是植物的内在特征 , 包含有重要的遗传信息 。 但由于叶脉本身的多样性 , 利用单一特征的图像处理方法难以有效地提取叶脉 。 为了充分利用图像的信息 , 本文提出了一种基于人工神经网络的叶脉提取方法 。 该方法利用边缘梯度、局部对比度和邻域统计特征等10个参数来描述像素的邻域特征 , 并将其作为神经网络的输入层 。 实验结果表明 , 与传统方法相比 , 经过训练的神经网络能够更准确地提取叶脉图像 , 为进一步的叶片识别打下了良好的基础 。
关键词 叶脉提取 , 人工神经网络 , 植物识别系统 , 局部对比度原版全文
【【叶脉】基于人工神经网络的叶脉信息提取】
推荐阅读
- 【桑葚】黑莓与桑葚有什么不同
- 【植物】重要观赏兰科植物的分子生物学研究进展
- 【花】菜花入药的故事
- 【区别】红树莓与黑莓有什么区别
- 【植物】受污染疏浚底泥用作植物培植土的环境影响分析
- 【植物】植物睡觉
- 【植物】植物细胞质雄性不育系育种的反向核置换技术分析
- 【植物】植物糖感知和糖信号传导
- 【多】黑莓一年结多少次果
- 【药用】菜花可以当药用吗