【正文】 35） 式中， 10 00x m m? 是 二維圖像 ? ?,f i j 的圖像灰度在水平方向上灰度質(zhì)心； 01 00y m m? 是圖像灰度在垂直方向上的灰度質(zhì)心。 figure,imshow(BW_prewitt),xlabel(39。%加入高斯噪聲（ μ=0， σ^2=） L=medfilt2(J,[5,5])。在圖像處理時得到的樹葉特征一般是基于其輪廓信息的，所以對樹葉邊緣檢測好壞直接影響最終的識別結(jié)果。 %顯示網(wǎng)絡(luò)線 axis on。 圖 28 去噪效果圖 兩種濾波方法各有特點。 %加入 33 中值濾波 L2=medfilt2(K,[5,5])。 中值濾波可以表示為一個序列模板內(nèi)的所有像素點按某種規(guī)則排序，再選取中間值 7 作為其使用值。陳涓 [8]學(xué)者 提出了基于小生境技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化集成方法，通過個體間相似程度的共享函數(shù)來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度 ， 從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成系統(tǒng)的泛化能力得到大幅度改善。它們是維持人類生存的重要載體。s fast development ,we can use the puter to help us with this work ,then enhance the recognition accuracy and promote the working efficiency . The main work of this article includes :use digital image processing technology to pretreat the leaf image 。 至此，樹葉識別技術(shù)便得到了快速發(fā)展。 圖像平滑主要是消除或減少噪聲以改善圖像質(zhì)量，一般采用均值濾波法和中值濾波法來進(jìn)行圖像去噪。average39。 subplot(235),imshow(L2),title(39。)。 grid on。 K = imnoise(I,39。 figure,imshow(BW_sobel),xlabel(39。 （ 2） 延長度 樹葉延長度可以表示為短軸與長軸的比值。本文研究對象是桂花葉、桔子葉、楓樹葉和夾竹桃 4 種 14 植物樹葉，所以輸出層單元數(shù)確定為 2，輸出的排列組合分別代表了 4 種不同的識別種類，對應(yīng)關(guān)系為： 00桂花葉、 01桔子葉、 10楓樹葉、 11夾竹桃。仿真結(jié)果如圖 43,圖 44： 樹葉采 集 樹葉圖像 預(yù)處理 樹葉圖像特征提取 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別 結(jié)果分 析 15 圖 43 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 圖 44 樹葉識別系統(tǒng)界面 16 結(jié)果分析 通過 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了四種樹葉的識別，得到比較滿意的結(jié)果。同時還要感謝的是我的指導(dǎo)老師呂軍老師，他淵博的學(xué)識和對前沿科研問題的敏銳洞察力及先進(jìn)的思想特別令我仰慕。s president, who is also a renowned tenor, tells China Daily. During a tour in 1985, he went to a village and met an elderly local man, who told him a story about his friendship with a solider from Shenyang, capital of Northeast China39。m nothing if not that! In his text he expounds on the idea that one must give their life a purpose. And that is the true topic of this entry. These last four years have been so easy: teach for a grand total of six hours a week, and the rest of my time is mine. Since I39。t help but sing the folk songs, Nasun says. The vastness of Inner Mongolia and the lack of entertainment options for people living there, made their lives lonely. The nomadic people were very excited about our visits, Nasun recalls. We didn39。 最后是目標(biāo)特征量的選擇與提取直接影響動態(tài)圖像識別的準(zhǔn)確性和實時性，雖然目前有一些理論可依 ,但大多數(shù)情況下容易受主觀因素影響。當(dāng)然 ,抽取特征參數(shù)的數(shù)目與采用的判決方法也是有很大的關(guān)系。 BP 網(wǎng)絡(luò)基本 理論 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層，其學(xué)習(xí)過程是由輸入層特征向量通過非線性變換從輸入層傳達(dá)到隱含層，再進(jìn)行逐層處理，最后傳到輸出層，另外每一層的神經(jīng)元狀態(tài)都會直接影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。laplace 檢測 39。 BW_roberts = edge(L,39。 1 0 1 1 0 1 1 0 1 xG yG GaussLaplace 算子： Laplace 算子是一個二階微分算子，它的計算簡單，只需要一個卷積核。)。它是圖像進(jìn)行預(yù)處理的關(guān)鍵一步，分割不好圖像分析便加大了難度。 subplot(233),imshow(K2),title(39。gaussian39。 3 樹葉圖 像特征提取 介紹了選取的特征參數(shù)，然后陳列出幾個所選取的樣本的特征值。本文擬對采集的植物葉片圖像進(jìn)行去噪、邊緣檢測等預(yù)處理，通過提取葉片圖像外部特征參數(shù)，利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)植物葉片的自動識別。目 錄 摘要 ................................................................... 1 英文摘要 ............................................................... 2 1 引言 ................................................................ 3 選題背景及意義 ................................................. 3 國內(nèi)外研究的進(jìn)展 ............................................... 3 樹葉識別的研究進(jìn)展 ............................................... 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展 ............................................... 4 論文的主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu) ....................................... 4 論文的主要內(nèi)容 .................................................... 4 組織結(jié)構(gòu) .......................................................... 4 2 樹葉圖像預(yù)處理 ...................................................... 4 圖像采集 ....................................................... 4 圖像裁剪 ....................................................... 5 圖 像平滑 ....................................................... 6 圖像分割 ....................................................... 8 最大類間方差法 .................................................... 8 matlab 實現(xiàn)及效果圖 ............................................... 8 邊緣檢測 ....................................................... 9 3 樹葉圖像特征提取 ................................................... 11 4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樹葉識別 ............................................. 13 BP 網(wǎng)絡(luò)基本理論 ............................................... 13 隱含層數(shù)的選取 ................................................ 13 節(jié)點數(shù)的選取 .................................................. 13 BP 網(wǎng)絡(luò)的建立 ................................................. 14 樹葉識別 ...................................................... 14 GUI 界面設(shè)計 .................................................. 14 結(jié)果分析 ...................................................... 16 5 總結(jié)與展望 ......................................................... 16 總結(jié)論文的主要工作 ............................................ 16 展望論文的不足 ................................................ 16 參考文獻(xiàn) .............................................................. 16 致謝 .................................................................. 17 1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樹葉識別系統(tǒng)研究 摘要 ： 植物是生物圈的重要組成部分，其中，葉片是植物的一個重要特征，不同的植物葉片在葉形及葉脈等外部特征上都不盡相同，這就使我們能夠很好地利用植物葉片的特征來對植物分類。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對植物葉片分類是完全可行的。 2 樹葉圖像預(yù)處理 首先闡述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樹葉識別流程圖，然后詳細(xì)介紹了有關(guān)圖像采集、裁剪、去噪、邊緣提取等操作的理論、程序及效果圖。 K=imnoise(J,39。)。 8 圖像分割 從圖像采集到圖像分析必然要進(jìn)行 圖像分割，圖像分割 是把 圖像 分成若干個特定區(qū)域。原圖 39。該算子既能檢測邊緣點， 還能抑制噪聲的影響。)。 figure,imshow(BW_laplace),xlabel(39。常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括 RBF 網(wǎng)絡(luò)、 BP 網(wǎng)絡(luò)、Hopfield 網(wǎng)絡(luò)等。第三部分是樹葉圖像特征提取，它的作用是把圖像預(yù)處理后的樣本進(jìn)行選擇某些特征參數(shù) ,并進(jìn)行分析。 其次是現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確定還沒有成熟的理論依據(jù) ,在理論上如何實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最優(yōu)化是一個難點 ,也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用的瓶頸。80s. We sat on the back of pickup trucks for hours. The sky was blue, and we couldn39。s essay affects me very deeply. Not as an urging to bee self reliant – I39。s Liaoning province, decades ago. The solider gave the old man a handmade saddle when they bid farewell. The story inspired Nasun to write Carved Saddle, a song that later became one of his most popular numbers. Now, every year, Nasun recruits youn