基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究

来源：计算机工程与应用杂志2017年第9期北京时间：

作者：陈良宵1，王 斌1，2

单位：1.南京财经大学 信息工程学院，南京 210023；2.南京财经大学 电子商务省级重点实验室，南京 210023

摘要：植物是生命的主要形态之一，其种类已达40多万种，对其进行分类识别在生物多样性保护，生态农业，生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状，因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别，近些年来受到了学者们的关注，产生了大量的研究成果。但由于植物种类巨大，叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题，使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点。对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较，对现有的算法进行了分类，对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较。此外，还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法，并将各类算法进行了实验结果的比较研究。研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导，又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向。

关键词：植物分类,叶片识别,图像处理,形状分析,形状识别