論文開題報告：基于形狀和紋理的植物數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫及網站開發(fā)

大學本科畢業(yè)論文(設計)開題報告
學院：計算機科學與技術學院　　　　　　專業(yè)班級：計算機科學與技術1班

課題名稱 基于形狀和紋理的植物數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫及網站開發(fā)

1、本課題的的研究目的和意義：
植物葉片圖像檢索，植物葉片圖像檢索對于醫(yī)療、教育、環(huán)保等領域均有重要意義。就目前而言，拿著一副未知的植物圖片在互連網上進行檢索時，會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的檢索引擎均要輸入名稱才可以查詢，這時只能望著照片興嘆，所以開發(fā)一個基于內容的植物葉片檢索系統(tǒng)是非常有必要的也是急需的。由于植物葉子大多偏綠色，所以用顏色信息來檢索是不大適合的。從視覺上來說，形狀和紋理是區(qū)別不同植物葉子的最顯著特征，形狀和紋理的形態(tài)變化是最為豐富，所以本文采用葉片形狀和紋理作為檢索特征�；趦热莸闹参锶~片圖像檢索系統(tǒng)是基于內容的
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何特征和矩特征，采用BP前饋神經網絡為分類器，對15中瑞典樹木進行分類。
國內在這方面的研究情況較少且起步較晚，祁享年、傅弘、王曉峰等人通過各自的研究推動了植物葉片識別的發(fā)展。近年來，中國科學院合肥智能機械研究所智能計算實驗室在利用植物葉片的形狀特征、紋理特征來識別植物上取得了一系列的進展。黃德雙等人開發(fā)出農業(yè)生物特征識別系統(tǒng)-------植物葉片識別系統(tǒng)（BSA-RSPL)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對殘缺變形葉片的識別。合肥植物園與中國科學院合肥智能機械研究所智能計算實驗室合作，于2010年成功研發(fā)出植物葉片圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)借助于數(shù)字圖像處理和模式識別技術，達到了識別植物類別的效果。該技術可以廣泛應用于農業(yè)、林業(yè)的作物生長調查、病害檢測以及農林院校的輔助教學等方面。

2. 本課題的主要研究內容（提綱）和成果形式：
研究內容：
1)葉片圖像的預處理 (包括灰度化、圖像降噪、圖像分割，形態(tài)學處理和輪廓
檢測）
2)葉片特征提取
3）葉片分類識別（即葉片的檢索，識別出最相似的圖片）
欲搭建一個以JAVASCRIPT編寫，配有SQL編寫的數(shù)據(jù)庫，用開源計算機視覺庫OpenCV來實現(xiàn)圖像處理的一個植物辨別網站。游客可以訪問這個網站，上傳植物葉片圖片，由網站自動分析得出植物類別。也可以由自己上傳圖片，并按標準輸入植物類別，使得網站的數(shù)據(jù)庫得以擴充。


4、擬解決的關鍵問題：
對大量的標準植物葉片圖像進行特征數(shù)據(jù)提取，并將這些數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中，對于用戶提交的圖片或者圖片特征進行圖片的預處理、圖片特征提取，然后進行圖片的檢索，最后將最接近的答案以圖片顯示和簡介的方式顯示在用戶的界面。
關鍵技術包括：
植物圖像數(shù)據(jù)的獲取和預處理；
植物圖像特征提取；
植物圖像檢索技術；
網站架構與數(shù)據(jù)庫設計，將以前運用t*t文件存儲數(shù)據(jù)的方式遷移到應用數(shù)據(jù)庫方面，解決數(shù)據(jù)方面的繁多、數(shù)據(jù)庫建立與讀取的問題。
5、研究思路、方法和步驟：
欲建立植物葉片圖像檢索網站， 本網站以植物葉片圖像作為研究對象，主要是基于內容的圖像檢索中圖像低層視覺特征提取的關鍵技術，對上傳植物圖片直接辨別，從而判斷類別。本網站可推進基于內容的圖像檢索在植物學領域中朝著實用化的階段發(fā)展。
植物數(shù)字圖像檢索系統(tǒng)是對從自然界中采集到的植物葉片圖像進行圖像預處理，包括灰度化、圖像降噪、圖像分割，形態(tài)學處理和輪廓檢測，并提取葉片圖像的形狀特征和紋理特征，最后進行相似度匹配，進而檢索出相似圖片。
(1)搭建基礎的網站框架
(2)深入了解圖片預處理的操作的算法，并將其遷移到網站的編寫語言中
(3)將其在網站中進行連接和測試
(4)建立圖像處理所需的標準數(shù)據(jù)庫，方便提取數(shù)據(jù)進行檢索
(5)進行整體網站的調試和美化
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