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1、(10)申请公布号 CN 103617430 A (43)申请公布日 2014.03.05 CN 103617430 A (21)申请号 201310433155.X (22)申请日 2013.09.14 G06K 9/64(2006.01) (71)申请人 西北农林科技大学 地址 712100 陕西省咸阳市杨凌示范区西农 路 22 号 (72)发明人 杨福增 李伟 蒲应俊 刘志杰 (54) 发明名称 一种基于植物叶片图像信息的便携式校园植 物种类识别系统 (57) 摘要 本发明公开了一种基于植物叶片图像信息的 便携式校园植物种类识别系统。包括 ： 图像采集 单元， 处理器单元， 存储器， 显。
2、示屏和用户交互按 钮。其中图像采集单元包括摄像头和白色背景 框。 图像采集单元负责植物叶片的图像采集， 处理 器单元主要负责植物叶片图像处理和识别， 存储 器中存储校园植物叶片的图像信息以及植物相关 的详细信息， 显示屏用来显示识别结果， 用户交互 按钮主要负责用户与系统的交互。处理器对采集 到的植物叶片图像信息首先进行预处理， 然后进 行特征提取并向量化， 通过计算被识别植物叶片 向量与存储器中植物叶片向量间的距离来识别植 物。本发明可以方便地通过植物叶片图像信息来 识别校园植物， 有重要的实用价值。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 3 页 附图 1 页 (19)中华人民。
3、共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 (10)申请公布号 CN 103617430 A CN 103617430 A 1/1 页 2 1. 一种基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统， 主要包括 ： 图像采集 单元， 处理器单元， 存储器， 显示器和用户交互按钮， 其中图像采集单元包括摄像头和采集 植物叶片图像的白色背景框 ； 所述的基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统， 其主要特征在于系统 有专门的白色背景框， 白色背景框是一个边长为 15cm 正方形白色平板， 采集图像时将叶片 平铺在白色背景框上， 这样得到的图像噪声较小，。
4、 便于图像的进一步处理而且可以方便地 计算图像的实际面积和周长 ； 所述的基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统， 其特征在于以 DSP 作 为图像处理芯片， 用 ARM 芯片作为整个系统的总处理器来控制和协调整个系统各个部分间 的工作 ； 所述的基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统， 其特征在于用户可以 通过交互按钮与系统进行交互， 这样保证了系统识别的准确性和灵活性 ； 所述的基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统， 其特征在于植物叶片 图像信息的向量化， 以及向量中各个分量的选择、 量化和归一化 ； 所述的基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统，。
5、 其特征在于向量化后 向量的归一化以及各个分量权重的分配 ； 所述的基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系统， 其特征在于它仅对一 定区域 ( 如校园 ) 内的植物种类进行识别。 权 利 要 求 书 CN 103617430 A 2 1/3 页 3 一种基于植物叶片图像信息的便携式校园植物种类识别系 统 技术领域 0001 本发明属于信息控制技术领域， 具体涉及一种基于植物叶片图像信息的便携式校 园植物种类识别系统的开发。 背景技术 0002 植物在人类的衣食住行等方面发挥着重要作用， 对环境保护也有重要意义。而植 物种类的识别是一项非常重要但又极具挑战性的工作。 因此如果能开发一个能。
6、自动识别植 物种类的便携式系统， 它将对植物的分类和管理有很高的实用价值。地球上的植物种类繁 多， 要开发一种能识别所有植物的系统是不太现实的。 通过图像技术识别植物种类， 最好的 特征是植物的叶片。目前市场上实用的植物种类自动识别系统并不多见。植物种类的自动 识别系统是未来植物分类和管理的发展方向， 具有广阔的应用前景。 发明内容 0003 为了实现植物种类的自动快速识别， 开发了这个基于植物叶片图像信息的便携式 校园植物种类识别系统。它属于嵌入式系统， 体积小便于携带。它仅对一定区域内的植物 种类进行识别， 这就大大提高了该系统的准确率和识别速度。 通过采集一个区域(如校园) 内植物的叶片。
7、图像信息， 经过简单的图像处理 ( 包括图像灰度化、 二值化、 去除噪声和特征 提取 )， 建立一个植物叶片图像信息的数据库， 然后通过图像检索算法， 计算系统采集到的 图像与数据库中叶片图像的相似度， 从而识别出被识别植物叶片的种类。 0004 本发明为了解决上述问题所采用的技术方案如下 ： 0005 整个系统由负责图像采集的摄像头和白色背景框、 用户交互按钮、 显示屏、 数据库 存储器、 以及负责图像处理的 DSP 芯片和系统处理器 ARM 芯片组成。其特征在于尺寸和手 机相仿， 属于便携式嵌入式系统， 方便携带。 0006 摄像头和白色背景框主要负责采集植物叶片图像信息。 由于白色背景框。
8、的尺寸已 知， 采集图像时， 把叶片铺展平放在白色背景框上， 这样通过 DSP 对得到的数字图像的处理 就能方便地得到植物叶片的面积和叶片轮廓的周长， 叶片面积和轮廓周长对植物种类的识 别很重要。 0007 植物叶片图像信息的向量化 ： 把叶片图像的面积、 最小外接矩形的面积、 最小外接 矩形的长宽比、 平行脉或网状脉、 叶片颜色、 叶片的轮廓周长平方与面积比、 叶片的圆形度 等信息量化后组成表示叶片信息的向量， 即把叶片图像信息用向量的形式表示出来。 0008 向量化后的数据不能直接使用， 还要把各个分量进行归一化， 使各分量的取值都 在 0 和 1 之间。各分量还要取不同的权重， 比如叶脉。
9、是网状还是平行状权重取最大， 其次颜 色， 尺寸等， 为各个分量分配不同的权重。表 1 中给出了各叶片特征的量化值和归一化方 法， 并给出了各特征值相应的权重。 0009 数据库的建立首先要采集研究区域内的植物叶片图像信息， 其次通过 DSP 对采集 说 明 书 CN 103617430 A 3 2/3 页 4 到的数字图像进行处理， 得到表示各个叶片图像信息的向量存储在数据库中， 并把该植物 的详细信息以文本形式存储起来供用户使用。 0010 系统采集到图像后， 经 DSP 图像处理把数字图像信息向量化， 然后计算该叶片图 像向量与数据库中的各个图像向量的欧氏距离。 系统把比较结果按照欧氏距。
10、离从小到大的 顺序排列， 并且把结果显示在系统的显示屏幕上， 用户可以通过用户交互按钮手动选择自 己要找的植物叶片， 然后选择被识别植物来获取更多有关被识别植物的详细信息。 表 1 附图说明 0011 图 1 为本发明的系统工作结构图 0012 图 2 为本发明的系统结构图 0013 图 3 为系统工作流程图 具体实施方式 0014 下面结合附图对本发明进行进一步的说明。 0015 图像采集 ： 系统装有采集植物叶片图像信息的摄像头和配套的白色背景框。采集 图像时要把叶片放在白色背景框的中间部位并且铺放平整， 拍照时摄像头要尽量平行于白 色背景框平面以减小叶片面积和叶片轮廓的测量误差。 001。
11、6 图像处理 ： 图像处理包括图像的滤波、 灰度化、 二值化、 边缘检测和图像各个特征 说 明 书 CN 103617430 A 4 3/3 页 5 参数的提取等一系列的图像处理算法。其中涉及到大量的数据运算都由 DSP 来进行处理。 最终把叶片图像的数据信息用向量表示出来。 0017 向量化后的各个特征值的数值大小不一， 为了便于计算要进行归一化， 对各分量 进行归一化后每个分量的值都落在 0， 1 区间内。由于每个分量描述的叶片特征不同， 有 的特征重要， 有的特征不是特别重要， 所以要给每个分量分配不同的权重。 0018 图像识别。 计算叶片图像信息向量与数据库中存储的叶片图像信息向量的欧氏距 离， 并按距离从小到大的顺序排列显示在显示屏上。 0019 检索到的相近的植物叶片显示在显示屏上， 用户可以通过用户交互按钮手动的选 择自己要找的植物， 然后进一步查看选中植物的详细信息以确定该植物是否为自己要找的 植物。这样增加了系统工作的可靠性和灵活性。 说 明 书 CN 103617430 A 5 1/1 页 6 图 1 图 2 图 3 说 明 书 附 图 CN 103617430 A 6 。