基于本征信息分解的植物叶片分类方法研究

编号 zgly0001690303

文献类型 期刊论文

文献题名 基于本征信息分解的植物叶片分类方法研究

作者 杨涛  杨博雄  尹萍  熊纯  邹佳雪 

作者单位 三亚学院  清华大学  三亚学院信息与智能工程学院  三亚学院陈国良院士工作站 

母体文献 广东蚕业 

年卷期 2019年08期

年份 2019 

分类号 Q944  TP391.41 

关键词 本征信息  特征提取  多特征融合  叶片分类 

文摘内容 为提高植物分类的准确率,文章提出了一种基于本征信息分解的植物叶片分类方法。该方法采用能量优化算法对植物叶片图像进行本征分解,然后在反射率本征图像中提取颜色特征,在光照本征图像中提取纹理和边缘特征,并按照一定比例综合三种特征分类植物叶片。文章选取Swedish叶片数据集中的10种植物叶片(每种70张)进行实验。实验结果表明,每种植物叶片按照分解原始图像后的特征与原始图像特征分类相比,分类准确率有所提高。分解后,按照单一颜色特征进行分类,平均准确率提高4%,达到92%;按照单一纹理特征进行分类,平均准确率提高13%,达到80%;按照综合特征进行分类,平均准确率提高5%,达到97%。文章方法具有较好的植物叶片分类效果,对农业领域的植物分类具有一定的借鉴意义。