[发明专利]一种识别率高的植物识别的方法

权利要求书

1.一种识别率高的植物识别的方法，其特征是它包括以下步骤：

步骤1、图像采集：采集植物器官数字图像作为测试样本， 

步骤2、图像预处理：将样本图像转化为灰度图像，主要包括图像灰度化、图像增强和二值化处理，用获得的叶片轮廓图像求得辅助识别的形态特征，即叶片的长宽比、形状参数、圆形性、矩形度、图像的熵、七个不变矩和zernike矩；

步骤3、特征提取：然后将其输入到脉冲耦合神经网络（PCNN）中，则每次迭代后PCNN会输出一幅二值图像，求出次二值图像的熵，经N次迭代后得到长度为N的熵序列；为该叶片创建标号，以表征叶片所属类别；遍历现有数据库，求出所有叶片的特征向量和类别编号；

步骤4、分类：将步骤3所获得的所有样本数据划分为训练数据（用来训练分类器）和测试数据，然后将数据进行归一化；将提取的特征输入到分类单元进行分类。

2.一种识别率高的植物识别装置，其特征在于：它包括图像采集单元、图像预处理单元、特征提取单元和分类单元，

一、图像采集单元：用于获取外部图像的模块， 

二、图像预处理单元：用于从图像采集单元中得到的图像进行相应的处理，主要包括图像灰度化、图像增强和二值化处理， 

三、特征提取单元：用于图像特征的提取，主要是PCNN熵序列的提取以及辅助形态特征的提取，

四、分类单元：将提取的特征用于叶片的分类。