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《基于形状上下文特征的植物叶图像匹配方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第27卷第3期广西师范大学学报:自然科学版Vol.27No.32009年9月JournalofGuangxiNormalUniversity:NaturalScienceEditionSept.2009基于形状上下文特征的植物叶图像匹配方法11,2翟传敏,杜吉祥(1.华侨大学计算机科学与技术学院,福建泉州362021;2.中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027)摘要:提出一种将形状上下文特征应用于植物叶片图像自动识别的方法。该方法首先根据叶片形状自适应确定边界点数目,然后计算叶片的形状直方图,最后利用形状直方图计算不同目标之间的匹配相似度。实验结果验证了该方法的有效性。关键词:
2、形状上下文;植物识别;形状匹配中图分类号:TP391141文献标识码:A文章编号:100126600(2009)0320171204传统植物分类学一般需要对标本进行人工测量、获取数据,再通过对这些数据进行分析,确定植物间的亲缘关系并进行分类。这种方法工作效率低、工作量大,并且数据存在一定的主观性。建立基于数字图像的计算机植物识别系统有可能是将来植物分类与识别的主流方式。本研究中,只采用叶片图像进行识别,因为相对于其他部分,叶片基本上处于平面状态,适合于进行二维图像处理。但叶片图像由于受光照、位置以及本身尺寸等因素的影响使得对其进行正确识别有一定的难度,其关键在于获取有效的图像特征。目前
3、国内外大部分相关的研究就是集中于叶片图像的形状分析与识[1～8]别,如几何特征、傅立叶描述子、多尺度曲率空间方法,以及“本征形状(EigenShape)”等。但这些方法具有一定的局限性,需要在形状特征提取这一步骤仔细设计具有旋转、尺度和平移不变性等形状特征的描述子。基于此考虑,本文将利用形状轮廓上一组点集表示叶片,进而进行形状匹配,以匹配度来实现植物识别任务。1叶片图像的形状上下文特征描述形状上下文(shapecontext,SC)方法是一种以目标轮廓的有限点集合来表示物体特征的描述方法。该方法首先对目标图像进行轮廓提取操作(或者是边缘检测操作),然后选择轮廓或边缘上的一组离散点的集合
4、p={p1,p2,⋯,pn}来表示该目标的形状信息。SC方法所选择的离散点集要求尽可能地反映出目标对象的真实形状特点,因此这些点应该比较均匀、一致地分布在物体的轮廓或边缘上(如图1所示),而不一定是一些具有特殊意义的离散点,如局部曲率最大点等。SC方法中离散点的位置与数目是根据具体问题来确定的。若离散点数目太少必然导致较低的匹配精度,但可以获得较快的匹配速度;稍大些的离散点数目理论上可以提高一定的匹配精度,但必然导致匹配速度较低。本文采用文献[9]提出的自适应选取边界点方法来确定离散点的位置与数目。该方法以所选择的离散点集的质心坐标和原目标对象的质心坐标误差最小为求解目标,实现边界离散
5、点的自动选取。首先计算原目标对象的质心坐标(X0,Y0):6i×I(i,j)6j×I(i,j)m10i,j∈Sm01i,j∈SX0==,Y0==。(1)m006I(i,j)m006I(i,j)i,j∈Si,j∈S式(1)中S表示待计算的原目标对象,I(i,j)表示原目标图像灰度值。收稿日期:2009206205基金项目:国家自然科学基金资助项目(60805021,60705007);中国博士后科学基金资助项目(20060390180,200801231);福建省自然科学基金资助项目(A0740001,A0810010)通讯联系人:杜吉祥(1977—),男,山东高唐人,华侨大学讲师,博士
6、。E2mail:jxdu@hqu.edu.cn172广西师范大学学报:自然科学版第27卷图1形状及其对应的点集图2某一点的形状直方图Fig.1AshapeanditscorrespondingpointsetFig.2Shapecontexthist然后给定一个离散点集数目n的初始值、波动范围和起始点初始坐标,进行点集的自动选取。接下来计算所选择的边界离散点集的质心坐标,以及与原目标对象的质心坐标的误差值。重复以上过程,随机改变起始点位置坐标和离散点集数目n(在波动范围内取值)。经过若干次后,则可以选择使质心坐标误差值最小的离散点集作为最终结果。本质上,该方法是一种基于随机优化的选择方
7、法。在离散点集中,对于其中任意一个离散点,剩余的n-1个离散点与该点可以构成n-1个向量,此向量可以看做一种编码,反映了当前的离散点在整个目标形状中的位置特征。在计算得到某个点和剩下的n-1个点构成的向量之后,一种有效地表示这些向量编码特征的方法是采用形状直方图的形式表示这个n-1向量。为了进行量化处理,必须使用方向参数和距离参数。其中,方向参数表示将圆周分成的份数,即对向量方向(与水平轴夹角)的离散化表示;距离参数表示将向量长度分成的份数,即
