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王斌,黄竹芹,陈良宵.圆周特征描述:一种有效的叶片图像分类和检索方法.软件学报,0,(0):0
圆周特征描述:一种有效的叶片图像分类和检索方法
Circular features description: An effective method for leaf image retrieval and classification
投稿时间:2017-07-19  修订日期:2017-08-13
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005389
中文关键词:  叶片识别|圆周特征|形状描述|图像检索|图像分类
英文关键词:Leaf identification|circular features|shape description|image retrieval|image classification
基金项目:国家自然科学基金项目(61372158),江苏省自然科学基金项目(BK20141487),江苏省科技计划(产学研合作前瞻性联合研究)(BY2016009-03),江苏省高校优秀科技创新团队项目(2017-15),江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
作者单位E-mail
王斌 南京财经大学 信息工程学院, 江苏 南京 210023
南京财经大学电子商务省级重点实验室, 江苏 南京 210023 
wangbin@njue.edu.cn 
黄竹芹 南京财经大学 信息工程学院, 江苏 南京 210023  
陈良宵 南京财经大学 信息工程学院, 江苏 南京 210023  
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中文摘要:
      叶片图像的识别是计算机视觉的一个重要应用,其关键问题是如何对其进行有效的描述.本文提出了一种圆周特征描述方法.该方法用圆心在轮廓线上的圆与轮廓线和叶片形状区域分别相交所得到的圆心角、区域点的空间分布和灰度统计,分别表征叶片的轮廓、形状区域和灰度信息这三类特征,我们称之为叶片图像的圆周特征描述.通过改变圆的半径来产生由粗到细的圆周特征描述,本文给出了一种局部的多尺度安排,根据圆心到轮廓线其他各点的距离信息,确定半径的取值范围和各个尺度的半径取值.该方法描述全面,通过分析圆周与叶片图像相交的几何特性,自然的抽取了叶片的轮廓线、区域和灰度信息,且描述子满足对相似性变换的不变性.在公开的测试集上,对该方法进行叶片的分类和检索实验,取得了比现有的流行方法更高的精确度,验证了该方法的有效性.
英文摘要:
      Leaf image recognition is a significant application of computer vision. Its key issue is how to effectively describe the leaf images. A method, called circular features description, is proposed. In this method, a circular centered at the contour is put on the image plane and the central angle, the spatial distribution of the region points, and the gray statistics characteristics are derived from its intersection to the leaf contour and region for describing the contour, region and gray features of the leaf image. By varying the size of the circle, a coarse to fine descriptors are yielded and a local multiscale arrangement is developed in which the range of the radius of the circles and the values of various scales taking for each contour point are determined by the distance of the remaining contour points to it. The proposed method naturally integrates the contour, region and grayscale information of the leaf image and is also invariant to the similarity transform of the leaf image. It is conducted on the public test datasets and the experimental results show its higher accuracies over the state-of-the-art methods.
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