基于数字图像处理的树叶识别论文---黄金版要点
基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)
基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)论文导读：图3给出了实验中图像处理的过程与结果，其中（a）为相机拍摄的原始灰度图像，(b)为对原始图像进行迭代阀值法分割后的二值图像，（c）为对二值图像进行开运算后的结果，（d）是从（c）中分离出来的大豆叶片目标，（e）是从（c）中分离出来的叶片外接矩形图像。
关键词：图像处理，叶面积无损测量0引言叶片面积的大小直接影响到植物生产力的高低，叶片面积的变化也直接影响植物水分生理的变化过程。
测定植物叶片面积，往往是研究一些与植物叶片面积相关的生理生化指标首要解决的问题。
例如，对小面积叶片的光合速率进行测定时，需要知道这些叶片的实际面积，以此换算标准光合速率。
叶片的面积的测定经历了网格法、称重法、系数法以及使用叶面积仪进行测定，前三种方法需要进行破坏性测量，而叶面积仪价格昂贵，且当叶片面积很小时，测得的面积与实际面积间会产生较大偏差。
游明安等[1]介绍了采用叶长×叶宽与叶片面积间的回归关系来测定叶片的叶面积，然而在建立回归关系前，还需对抽样后的叶片进行面积测定。
当需要在田间进行非破坏植株的叶面积测定时，可以采用基于机器视觉技术的图像处理方法来求得叶面积，该方法可以有效的实现无损测量。
本文利用机器视觉知识，基于参照物的叶面积测量方法，通过对目标图像进行区域分割，分别对其计算区域面积，最终求得比较准确的大豆叶片参数值。
论文格式。
1、测定原理数字图像有许多像素点组成，每个像素点代表一定的实际面积值，而其所代表的实际面积值可以由已知参照物面积求得[2]。
因此叶面积可由下列公式求得：（1）其中S代表叶片面积，S0代表参考物体的实际面积，通过图像处理得到叶片面积S1，参考物体面积S2。
这种方法在测量叶片面积时，需要在严格的物距下进行叶片的采样，以保证每个像素代表的真实面积不变，而且要求光学器件的线性度高，镜头的焦距不可变，可见此方法难度较大。
拍摄图像时让数码相机离被测叶片尽量远，通过数码相机的变焦功能使被测叶片的像尽量大，相当于在尽量长的焦距下拍摄，误差就会有效地减少。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本文着重研究了自然生长状态下植物叶片的特征提取与识别方法。
通过对植物叶片的形态、结构、颜色等特征进行深入分析，提出了一种基于图像处理和机器学习的叶片特征提取与识别技术。
该方法能够有效地提取叶片特征，提高植物分类的准确性和效率。
一、引言随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，植物叶片的自动识别和分类成为了一个热门的研究领域。
植物叶片的形态、颜色、纹理等特征对于植物的分类、生态研究、农业种植等方面具有重要意义。
然而，由于自然生长状态下植物叶片的多样性和复杂性，如何有效地提取和识别叶片特征成为了一个亟待解决的问题。
二、植物叶片特征提取1. 形态特征提取植物叶片的形态特征是识别和分类的重要依据之一。
通过图像处理技术，可以提取出叶片的轮廓、面积、长宽比、边缘特征等。
这些特征能够反映叶片的基本形态，为后续的识别提供基础。
2. 结构特征提取植物叶片的结构特征包括叶脉分布、细胞结构等。
通过显微镜成像和图像处理技术，可以提取出叶片的结构特征。
这些特征能够反映叶片的内部结构和生长状态，对于植物的分类和生态研究具有重要意义。
3. 颜色特征提取植物叶片的颜色是识别和分类的重要依据之一。
通过图像处理技术，可以提取出叶片的颜色直方图、颜色分布等特征。
这些特征能够反映叶片的颜色变化和分布规律，为后续的识别提供依据。
三、植物叶片识别方法1. 基于机器学习的识别方法机器学习技术在植物叶片识别中得到了广泛应用。
通过训练分类器，可以利用已提取的叶片特征进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法能够有效地利用已提取的叶片特征，提高识别的准确性和效率。
2. 基于深度学习的识别方法深度学习技术在植物叶片识别中具有较高的应用潜力。
通过构建深度神经网络模型，可以自动学习和提取叶片的特征，实现端到端的识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
基于图像分析的植物叶片识别技术综述
1
基于图像分析的植物叶片识别技术
基于图像分析的植物叶片识别主要有图像预处理 、 叶片特
将 CSS 匹配方式运用到叶片的进一步识别分类中 ， 保 基于上下文特征的匹配方法
证了识别的准确性。 2. 1. 2 形状上下文（ shape context） 的描述方法是指以目标轮廓的 有限点集合来表示物体特征的方法 。 基于上下文特征的匹配 方法的基本思想是以有限点集来表示待匹配的图像物体 ， 利用 得到匹 形状直方图计算与模板图像的形状上下文特征匹配度 ， 配度最小值的模板， 从而确定测试图像的类别 。 基于上下文特征的匹配方法进行植物叶片识别是一种利 用叶片形状轮廓上的一组离散点集表示叶片 ， 从而进行形状匹 配， 用匹配度实现植物叶片识别的方法 。 在植物叶片识别中， 对植物叶片图像进行轮廓提取 ， 选取叶片轮廓或者边缘上的一 p2 ， …， p n ｝ 表示叶片的形状信息， 组离散点集合 p = ｛ p1 ， 从而得 到 n 个形状直方图。对于叶片形状， 选取了 n 个边界离散点之 就可以用 n 个矩阵描述它的形状特征 。 得到形状直方图 后， 后， 需要对任意的两个目标对象进行相应形状直方图的匹配程 度计算， 即进行两个目标对象的相似度测量 。 相似度测量式为
［1 ］
人类以及环境的关系最为密切 。 由于人类生产活动造成了植 物物种的灭绝， 而植物在维持生物平衡 、 水土保持等方面又起 着重要作用； 同时， 植物农业作为国民经济的命脉 ， 是人们生活 提高农业生产需要农业植物的精细数据 ， 因 生产的基础部分， 此植物分类与识别具有非常重要的意义 。 植物的分类与识别一般选取植物的局部特征 ， 如植物的 叶、 花、 果、 茎、 纸条等特征。这些器官都有各自的分类价值 ， 但 是相比起植物其他的器官 ， 植物叶片的存活时间较长 ， 在一年 的大部分时间内都可较为方便地采集到 ， 所以常作为植物的识 别特征和认识植物的主要参照器官 ； 同时叶形是研究植物物种 的形态变异和分化的一个非常好的指标 ， 因此基于叶片的识别 是识别一种植物最直接有效且最简单的方法 。 传统的叶片分类识别需要操作者有丰富的分类学知识和 长期的实践经验， 且工作效率低、 工作量大、 数据存在一定的主 观性， 而这些都会影响到识别的客观性与精确性 。由于植物叶 片基本处于一个平面状态 ， 适合进行二维图像加工处理 。随着 计算机的应用， 探索如何利用计算机快速准确地识别植物叶 片， 是解决这些问题的一个切实可行的新途径 。因此研究基于
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等多个领域中发挥着越来越重要的作用。
自然生长状态下的植物叶片特征提取与识别，不仅有助于植物种类的快速识别，还能为植物生长环境分析、病虫害诊断等提供重要依据。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、植物叶片特征提取2.1 叶片形态特征叶片的形态特征是植物分类和识别的重要依据。
常见的形态特征包括叶片的形状、大小、边缘轮廓等。
在提取叶片形态特征时，通常采用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，以获取叶片的几何形状和边界信息。
2.2 叶片颜色特征叶片的颜色是植物生长状态和健康状况的重要标志。
通过图像处理技术，可以提取叶片的颜色特征，如RGB颜色空间、HSV 颜色空间等。
此外，还可以采用深度学习等技术，从图像中自动学习和提取颜色特征。
2.3 叶片纹理特征叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构和生长状态。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、自相关函数等。
此外，还可以采用深度学习中的卷积神经网络等方法，从图像中自动学习和提取纹理特征。
三、植物叶片识别方法3.1 基于传统图像处理技术的识别方法传统图像处理技术是植物叶片识别的常用方法。
该方法主要通过提取叶片的形态、颜色、纹理等特征，然后利用分类算法（如支持向量机、决策树等）进行识别。
在处理过程中，需对图像进行预处理（如去噪、增强等），以提高识别的准确性。
3.2 基于深度学习的识别方法深度学习在植物叶片识别中具有较高的应用价值。
该方法可以通过训练深度神经网络模型，自动学习和提取图像中的特征，从而实现高精度的植物叶片识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
与传统的图像处理技术相比，深度学习方法在处理复杂和变化多样的植物叶片图像时具有更好的鲁棒性和准确性。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，植物学研究逐渐与计算机视觉、图像处理等跨学科领域结合，推动了植物叶片特征提取与识别技术的迅速发展。
叶片作为植物的基本构成单元，其特征蕴含了丰富的生物学信息。
本文将探讨自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，分析并优化当前的研究策略。
二、自然生长状态下植物叶片特征分析1. 叶片的形态特征：自然生长状态下的植物叶片形态各异，包括形状、大小、边缘轮廓等。
这些形态特征是植物分类和识别的重要依据。
2. 叶片的纹理特征：叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构，如叶脉分布、细胞排列等。
这些特征对于植物种类的区分具有重要意义。
3. 叶片的光谱特征：叶片的光谱特征包括其反射和吸收的光谱信息，反映了叶片的化学成分和生理状态。
这些信息在植物生态学和农学等领域具有重要应用价值。
三、植物叶片特征提取方法研究1. 基于图像处理技术的特征提取：通过图像处理技术，提取叶片的形态、纹理等特征。
例如，使用边缘检测算法提取叶片边缘信息，使用纹理分析算法提取叶脉分布等。
2. 基于光谱分析的特征提取：利用光谱仪器获取叶片的光谱信息，分析其反射和吸收的光谱特征。
这些特征可以用于植物的种类识别、病虫害诊断等。
3. 深度学习在特征提取中的应用：近年来，深度学习在植物叶片特征提取中发挥了重要作用。
通过训练深度神经网络，可以自动学习并提取叶片的高维特征，提高识别的准确性。
四、植物叶片识别方法研究1. 基于传统机器学习算法的识别方法：利用已提取的叶片特征，结合传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）进行识别。
这些方法在特定条件下具有较高的识别率。
2. 基于深度学习的识别方法：利用深度神经网络对叶片图像进行端到端的识别。
通过训练大量的图像数据，深度神经网络可以自动学习和提取有效的特征，实现高精度的植物叶片识别。
五、实验与分析本文通过实验验证了上述方法的有效性。
实验数据集包括多种自然生长状态下的植物叶片图像和光谱信息。
树叶分类——数字图像处理在树叶识别中的应用
精品好资料——————学习推荐数字图像处理研究报告数字图像处理在树叶识别中的应用侯杰：土木系侯晓鹏：林科院苏东川：航院张伟：精仪指导教师：马慧敏教授日期：2007.12.30数字图像处理在树叶识别中的应用一、课题意义及背景1 课题背景植物的识别与分类对于区分植物种类，探索植物间的亲缘关系，阐明植物系统的进化规律具有重要意义。
因此植物分类学是植物科学乃至整个生命科学的基础学科。
然而，由于学科发展和社会等原因，全世界范围内目前从事经典分类（即传统的形态分类）的人数急剧下降，且呈现出明显的老龄化趋势，后继乏人，分类学已经成为一个“濒危学科”(Buyck,1999)。
这不仅对于植物分类学本身，而且对整个植物科学和国民经济的发展带来重大的不利影响。
目前植物识别和分类主要由人工完成。
然而地球上仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称，这就给进一步的研究带来了困难。
在信息化的今天，我们提出的一种解决方案是：建立计算机化的植物识别系统，即利用计算机及相关技术对植物进行识别和管理[1]。
2课题意义[2-3]（1）人工进行植物叶形的分类难度很大。
这种传统的判别方法要求操作者具有丰富的分类学知识和长期的实践经验,才能开展工作。
要做到准确和快速地识别手中的植物是非常困难。
并且相应人才极为短缺。
（2）仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称。
建立植物识别系统和数据库十分必要。
（3）植物学研究人员在野外考察时, 时常需要获取植物叶片面积等参数。
（4）叶子面积大小对植物的生长发育、作物产量以及栽培管理都具有十分重要的意义。
因此，基于计算机图像处理识别技术的树叶图像识别技术对于植物学，农业科学等都具有重大意义。
二、相关理论综述1 图像预处理（1）边缘检测[4]图像的边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，即在灰度级上发生急剧变化的区域。
基于图像分析的植物叶片识别技术综述
第２ ８卷 第 １ １期
２１ 年 １ ０１ １月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖ０ ． ８ Ｎｏ １ １２ ． １ ＮＯ ． ２ １ Ｖ ０ １
基 于 图像 分 析 的植 物 叶 片识 别 技 术综 述 术
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｇｔ ｍａ ｅ ａ ａｙ ｉ ；ｐ ａ ｔｌａ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ： ｉ ｉ ｉ ｇ ｎ ｓｓ ｌ ｎ ｅ ｒ ｏ ｎ ｔ ｎ；ｉ ｇ ｅ ｌｔ ｔｈ ｎ ｌ ａ ｌ ｆ ｅ ｉ ｍａ ｅ ｔｍｐ ａ ｅ ｍａｃ ｉｇ；ｓａｉｔ ｓ ｔｔ ｉ ；ｍａ ｈ ｎ ｅ ｒ ｉ ｇ ｓｃ ｃ ｉｅ ｌ ａｎ ｎ
ｉｔｏ ｕ ｄ ｔ ｉ ｓｅ ｓｏ ｈｅ ｐ ａ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｔｃ ｎｏｏ ，ｅｓ ． ｔ ｓ ｕｓ ｈ ｅ ｔ ｄ ｓ ｄ ｏ ｅ ａｉｎａ ｔｕ ｔ ｅ ｎ ｒ ｄ ｃｅ ｈｅ ｍａｎ ｔ ｐ ｆｔ ｌｎｔｌ ａ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｅ ｈ ｌｇ ｆ ｏ ｙ ｐ ｏ ｄｉｃ ｓｔ ｒ ｅ ｍｅｈｏ ｓｂａ ｅ ｎ ｒｌｔｏ ｌｓｒ ｃｕｒ
用；
物物种 的灭绝 ， 而植物在维 持生 物平衡 、 土保持 等方 面又起 水 着重要作用 ； 同时 ， 物农 业作为国 民经济 的命脉 ， 植 是人们生活 生产的基础部分 ， 提高农业 生产需 要农业 植 物的精细 数据 ， 因
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别技术已成为植物生态学、农业科学、植物病理学等多个领域的研究热点。
在自然生长状态下，植物叶片的形态、颜色、纹理等特征是植物分类、物种识别、生态环境监测等研究的重要依据。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法，为相关领域的研究提供理论支持和技术支撑。
二、植物叶片特征提取2.1 形态特征提取植物叶片的形态特征是叶片识别的重要依据。
通过计算机视觉技术，可以提取叶片的轮廓、面积、长宽比、边缘特征等。
其中，轮廓和边缘特征可以通过图像处理技术进行提取，如Canny 边缘检测算法、Sobel算子等。
面积、长宽比等特征则可以通过图像分析软件进行计算。
2.2 颜色特征提取植物叶片的颜色特征也是重要的识别依据。
可以通过颜色空间转换、颜色直方图等方法进行颜色特征提取。
其中，颜色空间转换可以将RGB颜色空间转换为HSV、Lab等颜色空间，以便更好地描述颜色特征。
颜色直方图则可以反映图像中颜色的分布情况。
2.3 纹理特征提取纹理特征是描述植物叶片表面细节的重要特征。
可以通过灰度共生矩阵、自相关函数、小波变换等方法进行纹理特征提取。
其中，灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征提取方法，可以反映图像的灰度分布和排列规则。
三、植物叶片识别方法3.1 基于机器学习的识别方法基于机器学习的植物叶片识别方法主要包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。
这些方法需要大量的训练样本，通过训练模型来识别不同类别的植物叶片。
其中，神经网络方法可以自动提取图像中的特征，具有较高的识别精度和鲁棒性。
3.2 基于深度学习的识别方法基于深度学习的植物叶片识别方法是近年来研究热点。
通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以自动学习和提取图像中的深层特征，实现高精度的植物叶片识别。
同时，深度学习模型还可以处理复杂的背景干扰和光线变化等问题。
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目录摘要 (1)英文摘要 (2)1 引言 (2)1.1 选题背景及意义 (3)1.2 国内外研究的进展 (3)1.2.1 树叶识别的研究进展 (3)1.2.2 神经网络的研究进展 (4)1.3 论文的主要内容与组织结构 (4)1.3.1 论文的主要内容 (4)1.3.2 组织结构 (4)2 树叶图像预处理 (4)2.1 图像采集 (4)2.2 图像裁剪 (5)2.3 图像平滑 (6)2.4 图像分割 (8)2.4.1 最大类间方差法 (8)2.4.2 matlab实现及效果图 (8)2.5 边缘检测 (9)3 树叶图像特征提取 (11)4 基于神经网络的树叶识别 (13)4.1 BP网络基本理论 (13)4.2 隐含层数的选取 (13)4.3 节点数的选取 (13)4.4 BP网络的建立 (14)4.5 树叶识别 (14)4.6 GUI界面设计 (14)4.7 结果分析 (16)5 总结与展望 (16)5.1 总结论文的主要工作 (16)5.2 展望论文的不足 (16)参考文献 (16)致谢 (17)基于神经网络的树叶识别系统研究机电与信息工程学院电子信息工程曹文君（20903031002）指导老师：吕军（助教）摘要：植物是生物圈的重要组成部分，其中，叶片是植物的一个重要特征，不同的植物叶片在叶形及叶脉等外部特征上都不尽相同，这就使我们能够很好地利用植物叶片的特征来对植物分类。
过去这类工作是由人工完成，不但工作量大，而且工作效率比较低。
随着数字图像处理技术的快速发展，我们可以有效地借助计算机进行辅助操作，这样可以提高识别的准确性，从而提升了工作效率。
本文重点工作有：应用数字图像处理技术对采集到的叶片做图像预处理；提出了基于BP神经网络的方法进行树叶的识别，并构造了一个基于神经网络的集成分类器模型。
最后，对本系统进行了仿真测试，取得了较好的结果。
关键词：图像处理；神经网络；集成分类器Recognition System of Leaf Images Based onNeuronal NetworkCao Wenjun Director：Lv Jun（A ssistant）(School of Mechanical Electrical and Information Engineering ,Huangshan University , Huangshan,China, 245041)Abstract：The plant is an important component of the biosphere ,and a leaf is a key character of the plant ,different plant may be different in leaf type as well as the leaf vein ,and this enables us to use the plant leaf to carry on the classification of the plant .In the past ,this kind of work was by completes artificially ,the work load was also very heavy ,moreover the working efficiency was relatively quite low .Along with the computer image processing technology's fast development ,we can use the computer 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 ;propose method based on BP neural network recognition of the leaves ,besides ,constructed a model based on neural network ensemble classifier .Finally carried on the experiment test to this system ,hen get to the good result .Key Words：image processing；neural network；ensemble classifier1 引言1.1选题背景及意义大千世界，植物是普遍存在于自然界的。
植物的发展及进化都经历了一个漫长的阶段。
它们是维持人类生存的重要载体。
因此，对植物的研究就显得格外重要。
目前，在地球上仅为人所知的有花植物有大约25万种，其他的更是数不胜数。
面对庞大的植物世界，目前植物分类可以通过植物叶型分类来实现植物种类的识别。
植物叶形分类主要依赖于分类学知识渊博且长期从事植物分类工作的专家学者进行人工分类，该方法存在着耗时耗力、效率低、主观因素大等不足，再加上植物分类人才的匮乏，对植物分类的研究愈加困难。
随着人工智能的日臻成熟，数字图像处理技术广泛用于农业、工业、军事等各个领域。
利用数字图像处理技术对植物叶片分类是完全可行的。
本文拟对采集的植物叶片图像进行去噪、边缘检测等预处理，通过提取叶片图像外部特征参数，利用BP神经网络实现植物叶片的自动识别。
本论文的主要任务是利用数字图像处理技术及其神经网络模式识别方法应用到植物叶片分类应用领域，该研究是工农交叉性研究，在一定程度上促进了植物学、农业及林业领域信息化的发展建设，为植物学农林业的迅速发展提供了强有力的技术支持，从而对推动经济的跨越发展起到了重要作用。
1.2 国内外研究的进展1.2.1 树叶识别的研究进展虽然图像识别技术在十九世纪就有人研究，但真正开始受到人们关注的是在60年代末，随着时间的推移，到80年代，图像识别技术广泛应用到各个领域，而且也取得了不错的成果。
傅弘[1]学者提出了神经网络的叶脉提取方法，通过训练的神经网络准确地提取了叶脉图像，实现了叶脉的提取；朱静[2]学者提出了在Windows XP平台上对叶片图像的输入、变换及分割等识别过程的设计,实现了叶缘特征的结果输出和叶片图像的形状。
刘纯利[3]学者提出了树叶纹理建模的树叶识别方法，通过提取采集的树叶的某些区域，利用图像处理对重要区域进行变换，并用高斯模型对高频子带建模，再用高斯模型的参数作为树叶的特征，从而实现了树叶识别；王代琳[4]学者提出了神经网络的树叶识别方法，通过对不同树叶进行预处理来获取外形特征，利用java 语言实现了树叶识别；朱宁[5]学者利用局部二进制模式方法，提出了将该方法应用于植物叶片图像纹理特征的提取，实现了用于提取叶片样本特征的各种算子，实现了基于局部二进制模式的树叶识别。
王晓峰[6]学者提出了一种利用树叶外形特征来对叶片进行识别的方法，通过对叶片图像做去噪及边缘等处理并提取叶片的轮廓区域，利用其得到的外部特征进行分类，实现了多种植物叶片的准确识别。
至此，树叶识别技术便得到了快速发展。
1.2.2 神经网络的研究进展人工神经网络，简称ANN，它是由很多神经元相互连接而组成的一个信息处理系统。
何术[7]学者提出了目前较常用的自组织映射神经网络(SOM神经网络)的方法，通过提取树叶形状特征值作为神经网络的输入，在输出端形成不同的输出值与此类别相对应，从而得到分类结果。
陈涓[8]学者提出了基于小生境技术的神经网络进化集成方法，通过个体间相似程度的共享函数来调整网络的适应度，从而使神经网络集成系统的泛化能力得到大幅度改善。
朱晓峰[9]学者提出了基于神经网络的出版业量化分析模型，对出版业的实际数据进行了实验，结果显示该方法是可行的。
Kohonen[10]教授提出了映射具有拓扑结构的自组织映射模型，通过在计算机上进行实验，证明得出的学习效果非常显著。
Hopfield[11]对神经网络介绍了能量函数的概念，提出了神经网络的平衡稳定状态的判别方法，实现了优化计算途径。
1.3 论文的主要内容与组织结构1.3.1 论文的主要内容该课题在参考理论基础上，利用MATLAB语言实现树叶图像的去噪、分割、边缘检测等操作，再进行特征提取，最后借助训练集特征建立神经网络分类器，并以测试集验证分类器模型的性能。
1.3.2 组织结构1引言介绍了选题背景、意义、国内外研究进展、论文内容与组织结构。
2树叶图像预处理首先阐述了基于神经网络的树叶识别流程图，然后详细介绍了有关图像采集、裁剪、去噪、边缘提取等操作的理论、程序及效果图。
3树叶图像特征提取介绍了选取的特征参数，然后陈列出几个所选取的样本的特征值。
4基于神经网络的树叶识别首先介绍了神经网络，然后介绍了基于神经网络的树叶识别的实现，最后对树叶识别结果进行分析。
5总结与展望总结论文的主要工作以及展望论文的不足。
2 树叶图像预处理2.1 图像采集采集4种共计80片原始树叶，其中桂花20片，桔树叶20片，枫树叶20片，夹竹桃20片。
图2-1 桂花叶图2-2 桔树叶图2-3 枫树叶图2-4 夹竹桃2.2 图像裁剪用ACDSee工具对采集的图像进行截取，统一截取图像长宽为600×600像素。
其裁剪过程为：第一步：用ACDSee打开采集的图片，鼠标右击，进入编辑界面：图2-5 编辑图第二步：调整宽度和高度为600×600像素，移动十字光标为最佳位置：图2-6 裁剪图第三步：点击完成，如图2-7：图2-7 处理后图 2.3 图像平滑图像在处理过程中，常常会受到各种外部因素的影响，使得获取的图像一般都含有噪声，而去噪平滑技术可以平滑图像中的噪声。
图像平滑主要是消除或减少噪声以改善图像质量，一般采用均值滤波法和中值滤波法来进行图像去噪。
均值滤波是用模板内的全体像素点的均值或加权均值来代替原始值；其数学公式如2-1：设(),f i j 是含有噪声的图像，(),g i j 是经过理后的图像，()()(),,/,,g i j f i j N i j M =∈∑ (2-1)其中M 是邻域内各邻近像素的坐标值，N 是邻域中临近像素的个数。
对于均值滤波法，在实际应用中，常用的模板尺寸有3×3、5×5等。
中值滤波可以表示为一个序列模板内的所有像素点按某种规则排序，再选取中间值作为其使用值。