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Android的植物叶片识别图像匹配搜索算法的研究与实现

时间:2018-04-29 14:46来源:毕业论文
在植物叶片识别时采用图像匹配技术提高了识别效率。利用数字图像处理技术对植物叶片进行处理以及提取图像特征。提取植物叶片的相对值几何特征结合6个不变矩用来进行植物叶片特

摘要图像匹配作为图像配准的技术实现过程,是图像处理中的基本问题,也是众多图像分析与处理任务的关键步骤,其具有十分重要的研究意义和实用价值。在植物叶片识别时采用图像匹配技术提高了识别效率。利用数字图像处理技术对植物叶片进行处理以及提取图像特征。提取植物叶片的相对值几何特征结合6个不变矩用来进行植物叶片特征匹配。系统最终用Android作为客户端,PC机作为服务端实现植物叶片识别系统。实验结果表明该种匹配方法具有一定的功效,当然也存在一定的缺陷还有待进一步改善。22018
关键词  图像匹配  特征提取  相对值几何特征  S/C架构
毕业论文设计说明书(论文)外文摘要
Title Research and implementation of image matching search                             algorithm                                                                                         
Abstract
As image matching image registration process technology, image processing is fundamental issue, but also a key step in many image analysis and processing tasks, it has very important significance and practical value. Using image matching technology to improve the efficiency in the plant leaf identification recognition. Using digital image processing technology and plant leaves are processed to extract image features. The relative value of leaf extract geometric features combine six invariant moments leaf used for feature matching. System will eventually use Android as a client, PC machine as a server to achieve plant leaf recognition system. Experimental results show that this kind of matching method has some effect, of course, there are some flaws to be further improved.
Keywords  Image matching  Feature extraction  Geometric characteristics relative value  S / C structure
目 录
1 绪论    1
1.1 课题背景    1
1.2 研究历史及现状    1
1.3 课题难点    2
1.4 主要内容及实验结果    2
2 图像获取与图像预处理    2
2.1 图像获取    2
2.2 图像预处理    3
2.2.1 图像的灰度化    3
2.2.2 图像的去噪处理    4
2.2.3 图像的二值化    6
2.3 小结    9
3 图像特征提取    9
3.1 二值图获得轮廓图    9
3.1.1 轮廓跟踪法    10
3.1.2 链码归一化    11
3.2 图像特征提取    11
3.3 特征描述子    13
3.4 小结    14
4 图像匹配及数据信息传输    14
4.1 Socket通信    14
4.2 描述子匹配    15
4.3 信息传递    17
4.4 小结    17
5 实验与结果    18
5.1 开发环境与工具    18
5.2 数据库建立    18
5.3 功能实现    21
5.4 小结    25
6 总结与展望    25
6.1 总结    25
6.2 展望    27
结 论    28 Android的植物叶片识别图像匹配搜索算法的研究与实现:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_14478.html
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