这也许是你正需要的——快速识别植物的关键技术
KAIYUN体育官方平台入口植物在地球上分布十分广泛，在我们身边随处可见。植物通过光合作用吸收二氧化碳释放氧气，维持着空气中氧气与二氧化碳的平衡，同时植物也在水土保持、改善气候方面起着重要的作用。植物物种繁多，不同物种在形态结构、生活习性、经济价值等方面有着不同的特性，为了更好、更有效地对其特性进行研究，植物的分类和识别就显得尤为重要。
植物分类和识别的方法较多，常用的主要有形态分类法、DNA标签法等，但主要还是通过人工识别。地球上植物种类繁多，分布广泛，人工识别效率低、难度大，难以较好地服务人们日常生活和科研的需要，而且传统的识别方法主要依赖人的主观判定，缺乏较好的客观分类指标。
进入21世纪以来，随着信息技术突飞猛进地发展，数字图像处理和模式识别技术逐渐实用化，基于数字图像的植物物种识别技术也得到了蓬勃发展。在国内外研究人员的努力下，短短数年基于图像处理的植物识别研究就取得了较大进展，其中部分成果已用于商业化的应用程序中。
基于图像的识别方法提高了植物识别的工作效率和准确性，弥补了传统识别方法的不足。从植物学自身来讲，基于数字图像的植物识别技术对植物的鉴别、物种多样性的保护以及植物的均衡发展有着重要的作用；对于农业发展来讲，该技术对农业生产自动化、田间杂草识别、农作物生长检测及作物产品质量检测等有巨大的促进作用；就生物物种保护来讲，特别是高原高寒、沙漠荒漠等地区逆境环境下特殊植物的识别，该技术对于物种和生态保护尤为重要。利用基于图像处理的机器学习技术，推动植物数字化标本建设，形成植物物种数据库，不仅利于保护植物物种的多样性，也可以有效防范外来生物的入侵和及时对外来入侵生物进行有效治理，同时，可为下一步高原高寒、沙漠荒漠极端环境下植物识别技术的建立、逆境下植物物种数据库的建设奠定基础。
《基于图像处理的植物种类识别》一书围绕植物叶片图像识别技术，对植物识别过程中涉及的诸多关键技术进行了探讨，其中绝大多数内容是张耀南教授指导的博士后王兆滨及王兆滨的团队近10年工作的系统梳理和完善。本书共分6章。第1章介绍了叶形、叶脉、叶片颜色等叶片形态知识，植物叶片识别系统的框架，以及叶片图像的获取与预处理方法。第2章介绍了自然背景下获取的图像中叶片图像的分割提取方法，主要介绍了随机漫步模型理论，以及基于随机漫步模型的图像分割算法及实验结果。第3章梳理了可用的叶片特征和特征分类器，并对目前学术界常用的叶片图像数据库进行了介绍。第4章围绕脉冲耦合神经网络理论及其在图像处理中的应用展开，主要讲述了脉冲耦合神经网络在基于图像处理的植物识别中的应用方法。第5章主要介绍了词袋（bag of word，BOW）或特征袋（bag of feature，BOF）与脉冲耦合神经网络、Jaccard距离、Laws纹理能量等相结合进行植物识别的方法。第6章主要介绍了基于两级分类的植物叶片识别方法。
本书围绕植物叶片图像识别技术，对植物识别过程中涉及的诸多关键技术进行了探讨。全书分为6章。第1章介绍了植物叶片的外观、叶片识别系统的框架及叶片图像获取与预处理方法。第2章介绍了复杂背景图像中分割提取叶片图像的方法，主要介绍了随机漫步模型，以及基于该模型的图像分割技术。第3章梳理了可用的叶片特征和特征分类器，并对目前学术界常用的叶片图像数据库进行了介绍。第4章介绍了脉冲耦合神经网络基于图像处理的植物识别方法。第5章介绍了 BOW 或 BOF 与脉冲耦合神经网络、Jaccard 距离、Laws 纹理能量等相结合进行植物识别的方法。第6章介绍了基于两级分类的植物叶片识别的方法。
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