基于叶片图像分析的葡萄品种识别方法研究

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3、和致谢的地方外，论文中不纪含其他人良经发教表或撰写过的研究结果，也不包含其他人和自芭本人已获得西北农林科技大学或其它献育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡均研已在＆文的致谢中作了明确的说明并表示了谢意。究生签違；効、秦去＾时间：又。八年ｒ月义＾日导师指导研巧生学位论文的承诺￣＾＾指本人承诺：我的专业学位硕击研究生＾／］＾１所呈交的硕击学位论文是在我导下独立开展研究工作及取得的研究结果，属于我现岗职务工作的结果，并严格按照学校《关于规范西北农林科技大学研究生学术道德的暂行规定》而获得的研究结接果。如果违反学校《关于规

4、范西北农林科技大学研究生学术道德的皆行规定》，我愿受按学校有关规定的处罚处理并承担相应导师连带责任。导师签洛：知／拓时间養年＾月目多方Classificationcode:TP391Universitycode:10712UDC:004Postgraduatenumber:2014051378Confidentialitylevel:OPENThesisforMaster’sDegreeNorthwestA＆FUniversityin2016IDENTIFICATIONOFGRAPEVARIETIESBASEDONLEAVESIMAGEANALYSISMajor:Agricu

5、lturalExtensionResearchfield:AgriculturalInformationNameofPostgraduate:SunHongjieAdviser:Prof.NingJifengDateofsubmission:May,2016YanglingShaanxiChina基于叶片图像分析的葡萄品种识别方法研究摘要葡萄品种多且繁杂，识别较为困难，单纯依靠人力来进行品种识别，要求操作者拥有专业的葡萄分类知识和丰富的实践经验，并且工作量大，会影响识别的客观性。基于叶片图像分析的葡萄品种识别，可以帮助人们鉴定葡萄品种，缩短鉴定时间，普及葡萄品种知识，增加民众对葡萄品种的认

6、识。本文以成熟期不同葡萄品种叶片作为研究对象，首先对其叶片图像进行预处理，然后对于人工设计特征和深度学习特征进行特征提取，最后将提取的特征向量作为参数输入，采用支持向量机分类器建立识别模型，实现对葡萄品种的识别，为葡萄品种识别提供一种新方法。本文的主要内容如下：（1）葡萄叶片样本图像预处理。对扫描的葡萄叶片样本图像进行分析，根据叶片图像和背景的像素差异较大，选择基于灰度阈值的方法进行分割并利用最小外接矩形提取叶片图像，使用形态学、灰度化和几何变化等技术对叶片图像进行预处理，为特征提取和识别打下基础。（2）基于人工设计特征和深度学习特征的葡萄叶片特征提取。分析葡萄叶片形态结构，利用人工设计的

7、方向梯度直方图特征和基于卷积神经网络的深度学习特征表示叶片的形态特征。方向梯度直方图特征可以很好的表达叶片图像的边缘梯度信息和空间纹理信息等，基于卷积神经网络的深度学习特征可以自主学习葡萄叶片的特征，具有高维深度语义表达性，能够完整丰富地表达葡萄叶片属性。（3）根据提取的葡萄叶片特征，建立基于支持向量机葡萄的叶片品种识别模型。在Matlab2010b环境下进行实验，分别对人工设计特征（包括Hu不变矩、灰度共生矩、方向梯度