基于人工神经网络的叶脉信息提取--植物活体机器识别研究I

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.