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論文開題報告:基于形狀和紋理的植物數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)站開發(fā)

發(fā)表時間:2013/8/4 21:12:36


大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計)開題報告
學(xué)院:計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院      專業(yè)班級:計算機科學(xué)與技術(shù)1班

課題名稱 基于形狀和紋理的植物數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)站開發(fā)

1、本課題的的研究目的和意義:
植物葉片圖像檢索,植物葉片圖像檢索對于醫(yī)療、教育、環(huán)保等領(lǐng)域均有重要意義。就目前而言,拿著一副未知的植物圖片在互連網(wǎng)上進行檢索時,會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的檢索引擎均要輸入名稱才可以查詢,這時只能望著照片興嘆,所以開發(fā)一個基于內(nèi)容的植物葉片檢索系統(tǒng)是非常有必要的也是急需的。由于植物葉子大多偏綠色,所以用顏色信息來檢索是不大適合的。從視覺上來說,形狀和紋理是區(qū)別不同植物葉子的最顯著特征,形狀和紋理的形態(tài)變化是最為豐富,所以本文采用葉片形狀和紋理作為檢索特征;趦(nèi)容的植物葉片圖像檢索系統(tǒng)是基于內(nèi)容的
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何特征和矩特征,采用BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為分類器,對15中瑞典樹木進行分類。
國內(nèi)在這方面的研究情況較少且起步較晚,祁享年、傅弘、王曉峰等人通過各自的研究推動了植物葉片識別的發(fā)展。近年來,中國科學(xué)院合肥智能機械研究所智能計算實驗室在利用植物葉片的形狀特征、紋理特征來識別植物上取得了一系列的進展。黃德雙等人開發(fā)出農(nóng)業(yè)生物特征識別系統(tǒng)-------植物葉片識別系統(tǒng)(BSA-RSPL),該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對殘缺變形葉片的識別。合肥植物園與中國科學(xué)院合肥智能機械研究所智能計算實驗室合作,于2010年成功研發(fā)出植物葉片圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)借助于數(shù)字圖像處理和模式識別技術(shù),達到了識別植物類別的效果。該技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)的作物生長調(diào)查、病害檢測以及農(nóng)林院校的輔助教學(xué)等方面。

2. 本課題的主要研究內(nèi)容(提綱)和成果形式:
研究內(nèi)容:
1)葉片圖像的預(yù)處理 (包括灰度化、圖像降噪、圖像分割,形態(tài)學(xué)處理和輪廓
檢測)
2)葉片特征提取
3)葉片分類識別(即葉片的檢索,識別出最相似的圖片)
欲搭建一個以JAVASCRIPT編寫,配有SQL編寫的數(shù)據(jù)庫,用開源計算機視覺庫OpenCV來實現(xiàn)圖像處理的一個植物辨別網(wǎng)站。游客可以訪問這個網(wǎng)站,上傳植物葉片圖片,由網(wǎng)站自動分析得出植物類別。也可以由自己上傳圖片,并按標(biāo)準輸入植物類別,使得網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫得以擴充。


4、擬解決的關(guān)鍵問題:
對大量的標(biāo)準植物葉片圖像進行特征數(shù)據(jù)提取,并將這些數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中,對于用戶提交的圖片或者圖片特征進行圖片的預(yù)處理、圖片特征提取,然后進行圖片的檢索,最后將最接近的答案以圖片顯示和簡介的方式顯示在用戶的界面。
關(guān)鍵技術(shù)包括:
植物圖像數(shù)據(jù)的獲取和預(yù)處理;
植物圖像特征提;
植物圖像檢索技術(shù);
網(wǎng)站架構(gòu)與數(shù)據(jù)庫設(shè)計,將以前運用t*t文件存儲數(shù)據(jù)的方式遷移到應(yīng)用數(shù)據(jù)庫方面,解決數(shù)據(jù)方面的繁多、數(shù)據(jù)庫建立與讀取的問題。
5、研究思路、方法和步驟:
欲建立植物葉片圖像檢索網(wǎng)站, 本網(wǎng)站以植物葉片圖像作為研究對象,主要是基于內(nèi)容的圖像檢索中圖像低層視覺特征提取的關(guān)鍵技術(shù),對上傳植物圖片直接辨別,從而判斷類別。本網(wǎng)站可推進基于內(nèi)容的圖像檢索在植物學(xué)領(lǐng)域中朝著實用化的階段發(fā)展。
植物數(shù)字圖像檢索系統(tǒng)是對從自然界中采集到的植物葉片圖像進行圖像預(yù)處理,包括灰度化、圖像降噪、圖像分割,形態(tài)學(xué)處理和輪廓檢測,并提取葉片圖像的形狀特征和紋理特征,最后進行相似度匹配,進而檢索出相似圖片。
(1)搭建基礎(chǔ)的網(wǎng)站框架
(2)深入了解圖片預(yù)處理的操作的算法,并將其遷移到網(wǎng)站的編寫語言中
(3)將其在網(wǎng)站中進行連接和測試
(4)建立圖像處理所需的標(biāo)準數(shù)據(jù)庫,方便提取數(shù)據(jù)進行檢索
(5)進行整體網(wǎng)站的調(diào)試和美化
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