[发明专利]基于LDA降维的多特征融合的植物叶片识别方法在审
| 申请号： | 202010409361.7 | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN111680571A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 王美华;苏建誉;郝悦行 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州博士科创知识产权代理有限公司 44663 | 代理人： | 王洪江 |
| 地址： | 510642 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LDA降维的多特征融合的植物叶片识别方法。该方法构造顶点在轮廓线上的三角形和叶片形状区域相交所得到的轮廓角度和部分轮廓线到弦的平均投影距离，描述轮廓线的曲率和弯曲程度；提取叶片图像的区域度量参数描述区域特征；共用叶片图像的局部二值模式和灰度共生矩阵抓取纹理特征。通过调整轮廓线上的三角形的大小，形成一种多尺度的扩充三角形特征，很好地兼顾了描述叶片整体布局和局部细节，符合人眼辨识物体的这种多尺度的特性，最后把三种特征采用LDA降维算法，融合为LGRT特征描述子。能够很好地描述叶片图像灰度特征、叶片图像区域特征和叶片的轮廓曲率特征这三类特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lda 特征 融合 植物 叶片 识别 方法 | ||
【主权项】：
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