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基于复频域纹理特征的植物叶片识别算法

作者:梅星宇; 李新华; 鲍文霞; 张东彦; 梁栋植物叶片识别复频域纹理特征双树复小波变换

摘要:针对空间域特征不能全面准确地描述叶片的问题,提出了一种基于复频域纹理特征(Complex frequency domain texture features,CFDTF)的叶片识别算法。首先,对叶片图像进行预处理。其次,对预处理后的图像进行分块,并对每一个图像块进行双树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT),分别计算复频域局部二值模式(Local binary pattern,LBP)和局部相位量化(Local phase quantization,LPQ)特征,得到图像块的特征。接着,串联所有图像块的特征得到整个图像的特征。最后,在Flavia数据库上通过KNN分类器分类识别。结果表明,与传统的颜色、形状、纹理等特征相比,该算法平均识别精度明显提高,达到95.75%。

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江苏农业学报

《江苏农业学报》(CN:32-1213/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《江苏农业学报》主要刊登我国农业各学科在应用基础和高新技术研究方面的学术论文,主要科研成果的专题报告,各学科研究的新进展和综合评述。

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