[发明专利]一种基于安卓系统的植物叶片识别方法

权利要求书

1.一种基于安卓系统的植物叶片识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)ARM设备端在得到服务器端允许接入的情况下，与服务器端建立网络连接；

2)ARM设备端获取待识别图片，抠取待识别图片中的叶片部分，并进行预处理；

3)处理完成之后发送服务请求，服务器端接受和分析ARM设备端的服务请求，并启动服 务器端的识别功能模块，响应ARM设备端的识别请求，进行叶片识别，完成识别后将植物叶 片识别结果反馈给ARM设备端。

4)ARM设备端获取服务器端发送的植物叶片识别结果，并显示出来。

2.根据权利要求1所述的一种基于安卓系统的植物叶片识别方法，其特征在于，所述的 步骤2)中的待识别图片包括本地图片和摄像机拍摄到的图片。

3.根据权利要求1所述的一种基于安卓系统的植物叶片识别方法，其特征在于，所述的 步骤2)中的预处理具体包括以下步骤：

21)去噪：采用高斯滤波去除图像中的高斯噪声，并且采用中值滤波抑制图像中的椒盐 噪声；

22)图像分割：采用基于能量函数的分割方法中的grabcut算法对去噪后的待分割图形 进行分割，通过对待分割的图像进行区域划分并标号，分别获取每个标号区域的gibbs能 量，获得所有标号区域的总能量最小对应的分割图像即为最优；

23)特征提取：对分割后的叶片图像采用全局特征中的形状特征和LBP纹理特征作为特 征向量，形状特征包括8个几何特征和7个Hu矩特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于安卓系统的植物叶片识别方法，其特征在于，所述的 步骤3)中的叶片识别具体包括以下步骤：

31)从叶片数据库中选取每个物种多张叶片图像，并提取特征向量，采用SVM分类器进 行训练；

32)向SVM分类器导入待识别叶片的特征向量，根据SVM分类器的结果对叶片进行分类；

33)服务器将对叶片分类后的物种ID回传给ARM设备端，ARM设备端根据叶片数据库匹 配ID信息，检索出对应物种的相关信息，然后在ARM设备端界面显示给用户。

5.根据权利要求3所述的一种基于安卓系统的植物叶片识别方法，其特征在于，所述的 步骤23)中，8个几何特征包括纵横轴比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比、球状性、圆形度、 偏心率和形状参数，7个Hu矩特征为利用二阶和三阶中心矩构造出的不变矩。