基于MATLAB的不同類型植物處理與識(shí)別

2萬字 46頁 原創(chuàng)作品，獨(dú)家提交，已通過查重系統(tǒng)


摘 要 隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，人類的生活水平也越來越好。但隨之而來的空氣污染、環(huán)境污染等也越來越嚴(yán)重，人們的身體健康也受到了極大的影響。盡管現(xiàn)在的醫(yī)療科技還是相當(dāng)發(fā)達(dá)的，但有些疾病單靠西醫(yī)也無從解決。這就需要用到中國古老的中醫(yī)技術(shù)了。而在中醫(yī)技術(shù)中，對(duì)于中草藥的識(shí)別也是至關(guān)重要的。而這就需要用到基于植物葉片的不同種類植物的識(shí)別技術(shù)了。因此，基于MATLAB的對(duì)于不同類型植物的識(shí)別具有很好實(shí)用意義。
本文通過提取植物葉片的一些特征參數(shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來對(duì)植物分類識(shí)別。選用的特征參數(shù)為不變矩，這些特征參數(shù)具有對(duì)平移、縮放、鏡像和旋轉(zhuǎn)都不敏感，提取葉片的不變矩作為網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本。為了提高葉片特征參數(shù)的準(zhǔn)確性，對(duì)圖像進(jìn)行了以下的預(yù)處理：對(duì)原彩色圖像進(jìn)行灰度化處理；二值化處理；采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹和腐蝕運(yùn)算對(duì)二值化的圖像進(jìn)行濾波處理。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)葉片圖像進(jìn)行分類識(shí)別，能夠成功的對(duì)不同種類的植物葉片進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了本課題的研究目的，但目標(biāo)的識(shí)別率只能到60%。


關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理 植物識(shí)別 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)