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 ， 局部对比度原版全文
【【叶脉】基于人工神经网络的叶脉信息提取】
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