基于matlab的不同类型植物处理与识别.doc

基于MATLAB的不同类型植物处理与识别

2万字 46页 原创作品，独家提交，已通过查重系统


摘 要 随着科学技术的高速发展，人类的生活水平也越来越好。但随之而来的空气污染、环境污染等也越来越严重，人们的身体健康也受到了极大的影响。尽管现在的医疗科技还是相当发达的，但有些疾病单靠西医也无从解决。这就需要用到中国古老的中医技术了。而在中医技术中，对于中草药的识别也是至关重要的。而这就需要用到基于植物叶片的不同种类植物的识别技术了。因此，基于MATLAB的对于不同类型植物的识别具有很好实用意义。
本文通过提取植物叶片的一些特征参数，采用神经网络训练来对植物分类识别。选用的特征参数为不变矩，这些特征参数具有对平移、缩放、镜像和旋转都不敏感，提取叶片的不变矩作为网络的输入样本。为了提高叶片特征参数的准确性，对图像进行了以下的预处理：对原彩色图像进行灰度化处理；二值化处理；采用数学形态学膨胀和腐蚀运算对二值化的图像进行滤波处理。
实验结果表明，采用BP神经网络对叶片图像进行分类识别，能够成功的对不同种类的植物叶片进行识别，实现了本课题的研究目的，但目标的识别率只能到60%。


关键词:数字图像处理 植物识别 BP神经网络