基于小波變換與改進局部二進制模式的牧草識別.pdf

1、我國草地面積近400萬km2，擁有世界上最豐富的草地類型和牧草品種資源，但由于長期不合理利用以及氣候和其它因素的影響，草原生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)了嚴(yán)重的退化現(xiàn)象。數(shù)字草業(yè)技術(shù)是有效管理草地資源，防止草地進一步退化以及實現(xiàn)草業(yè)可持續(xù)發(fā)展的技術(shù)保障。而目前，我國草地數(shù)字化的水平較低，特別是牧草分類識別等工作需要人工完成，具有效率低、主觀性強、識別精度低等缺點。因此本論文重點研究牧草自動識別的方法，提高牧草識別效率與識別精度，豐富了草地數(shù)字化研究的內(nèi)容

2、。
　　從植物分類的角度來看，鑒別葉片是識別植物最有效和簡單的方法。葉片含有相對豐富和穩(wěn)定的紋理信息，不會隨葉片顏色發(fā)生變化。因此本研究的重點是提取葉片紋理信息，嘗試采用小波技術(shù)與LBP相結(jié)合提取牧草葉片的紋理特征，并利用歐氏距離與蟻群算法作為分類器進行特征匹配，實現(xiàn)基于葉片的牧草識別。具體內(nèi)容如下:
　　(1)圖像采集階段。采用三星手機GT-I8150攝像頭獲取牧草葉片圖像，獲取方式更為便捷，拓展了牧草識別的應(yīng)用范圍。

3、r>　　(2)圖像預(yù)處理階段。對采集的葉片圖像經(jīng)過圖像灰度化、圖像分割、濾波去噪等傳統(tǒng)預(yù)處理，與對圖像采用小波變換進行預(yù)處理形成對比，可得選用db1小波變換得到的低頻子圖，能被有效提取紋理信息，同時減少識別時間及提高識別精度。
　　(3)特征提取階段。局部二進制模式(LBP)是目前較為活躍的紋理特征提取算法，為提高LBP的表示精度，將LBP中的雙線性插值改進為三次插值，使提取的特征向量數(shù)據(jù)更為均勻分配，并且增大類間距離，進而提高了