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基于人工神经网络的叶脉信息提取

时间:2010-12-31  来源:植物学通报  编辑:  浏览:287次
该方法利用边缘梯度局部对比度和邻域统计特征等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…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…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,为进步的叶片识别打下了良好的基础…
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

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