期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]浙江林学院信息工程学院,浙江临安311300 [2]浙江林学院生命科学学院,浙江临安311300
基 金:浙江省教育厅资助项目(20020980)
年 份:2003
卷 号:20
期 号:3
起止页码:281-284
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2000、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、ZGKJHX、ZR、核心刊
摘 要:植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率。关键问题在于特征自动分析和获取,以植物叶片为例,阐述了如何提取大小、叶形及叶缘特征的方法,改进了圆形度参数的定义。提出了计算机辅助植物识别(CAPI)的概念,并对其前景做了讨论和展望。
关 键 词:植物学 计算机应用 计算机辅助植物识别(CAPI) 图像处理 植物数量分类
分 类 号:Q949[植物生产类] TP391]
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