百葉通—植物葉片識(shí)別系統(tǒng)

鐘剛亮　王強(qiáng)　李夢(mèng)如　盧遙

摘 要：百葉通是基于數(shù)字圖像處理的闊葉樹(shù)種植物葉片識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)安卓手機(jī)對(duì)樹(shù)葉拍照或在手機(jī)相冊(cè)中選取樹(shù)葉照片上傳至服務(wù)器。服務(wù)器對(duì)葉片圖像進(jìn)行處理分類后，得到植物的種屬信息并將其返回手機(jī)端進(jìn)行顯示。本識(shí)別方法操作方便，整個(gè)識(shí)別過(guò)程只需幾十秒，方便快捷的用戶體驗(yàn)無(wú)疑是本產(chǎn)品最突出的特點(diǎn)。本產(chǎn)品對(duì)于普通人而言，可以科普植物知識(shí)，同時(shí)使出游更安全 ；對(duì)于科研工作者來(lái)說(shuō)，可省去查找資料的過(guò)程，提高科研工作效率。

關(guān)鍵詞：植物葉片識(shí)別；數(shù)字圖像技術(shù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引 言

傳統(tǒng)的植物識(shí)別與分類方法主要由人工完成，該方法工作量大、工作效率低，且難以保證數(shù)據(jù)客觀性。基于此，設(shè)計(jì)出一個(gè)只需要通過(guò)手機(jī)拍照便可以識(shí)別植物種屬的系統(tǒng)。

1 作品詳細(xì)介紹

用戶在室外使用本產(chǎn)品時(shí)，可用手掌或白色紙張當(dāng)做植物葉片的簡(jiǎn)單背景以提高識(shí)別準(zhǔn)確率。用戶經(jīng)過(guò)手機(jī)對(duì)植物葉片進(jìn)行簡(jiǎn)單的拍照后，在4G，3G，2G或WiFi網(wǎng)絡(luò)下上傳葉片照片至服務(wù)器。

葉片照片上傳至服務(wù)器后，服務(wù)器對(duì)葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理，再對(duì)其進(jìn)行計(jì)算得到葉片的幾何特征參數(shù)和紋理特征參數(shù)。這一過(guò)程主要利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，如分水嶺算法、分形維數(shù)等算法。然后將計(jì)算得到的參數(shù)與服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本進(jìn)行對(duì)比分析得到植物的種屬信息，最后將此信息返回至手機(jī)端并進(jìn)行顯示。該過(guò)程主要用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，從而得到植物種屬信息。手機(jī)客戶端收到來(lái)自服務(wù)器的植物名稱后，可以選擇詳情簡(jiǎn)單了解植物信息，也可以鏈接至中國(guó)植物志查看更為詳盡，權(quán)威的植物知識(shí)。

同時(shí)，用戶每次使用該系統(tǒng)識(shí)別植物后，系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)標(biāo)記本次識(shí)別植物的位置，因此用戶還可以通過(guò)本系統(tǒng)查看各植物的識(shí)別上傳位置。當(dāng)我們學(xué)習(xí)了解一種植物后還可以分享到各社交軟件上分享給自己的好友，如微信、微博、人人、QQ、豆瓣等。系統(tǒng)識(shí)別流程和識(shí)別結(jié)果分別如圖1、圖2所示。

2 工作原理

本系統(tǒng)由服務(wù)器端的數(shù)據(jù)分析模塊與手機(jī)端的圖像采集模塊兩個(gè)部分組成。手機(jī)端主要實(shí)現(xiàn)采集植物葉片圖像，并把圖像發(fā)送至服務(wù)器端的功能，以及顯示植物種屬、分布信息。服務(wù)器端主要實(shí)現(xiàn)提取植物葉片特征，計(jì)算分析后得到植物種屬信息的功能。

服務(wù)器端的功能分為對(duì)葉片進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和分類識(shí)別三部分。系統(tǒng)識(shí)別原理流程如圖3所示。

2.1 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理分為圖像灰度化、圖像均衡化、圖像平滑處理、圖像邊緣銳化處理、圖像分割、去除孔洞、保留最大連通區(qū)域、邊界跟蹤等步驟，詳細(xì)介紹如下：

（1）圖像灰度化、均衡化。將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，并對(duì)得到的圖像進(jìn)行灰度均衡化處理。

（2）圖像平滑化。在圖像成像及傳輸過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一定的噪聲，這將導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降。如果不經(jīng)過(guò)降噪處理，會(huì)嚴(yán)重影響識(shí)別效果。

（3）圖像邊緣銳化。圖像銳化處理的目的是補(bǔ)償圖像輪廓、突出圖像的邊緣信息以使圖像顯得更為清晰。

（4）二值化。為了更加方便地計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的面積、周長(zhǎng)等數(shù)值，我們將對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。

（5）去除孔洞。開(kāi)、閉運(yùn)算可分別抑制信號(hào)中的峰值和谷底噪聲，通常采用兩者結(jié)合的方式來(lái)去除目標(biāo)區(qū)域孔洞。

（6）保留最大連通區(qū)域。按上述步驟處理過(guò)的圖像并不是整體連通的，若此時(shí)計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的周長(zhǎng)會(huì)影響最終結(jié)果，故要保留最大的連通成分，將開(kāi)、閉運(yùn)算后的微小部分去除。

（7）邊界跟蹤。將圖像進(jìn)行上述處理后，再進(jìn)行圖像的邊界跟蹤，從而得到圖像邊界像素的坐標(biāo)和方向信息，為參數(shù)的獲取奠定基礎(chǔ)。

2.2 葉片形狀特征提取

葉片形狀特征包括幾何形狀特征、不變矩特征兩部分，詳細(xì)介紹如下：

（1）幾何形狀特征。在此我們選用了7項(xiàng)相對(duì)幾何特征：狹長(zhǎng)度、矩形度、球狀性、圓形度、偏心率、周長(zhǎng)直徑比和周長(zhǎng)長(zhǎng)寬比。

（2）不變矩特征。使用圖像的幾何矩的非線性組合可以推導(dǎo)出7項(xiàng)不變矩，它們具有旋轉(zhuǎn)、平移和縮放不變性。

2.3 紋理特征

本研究計(jì)劃利用灰度共生矩陣與分形維數(shù)提取葉片紋理特征。

（1） 灰度共生矩陣。灰度共生矩陣反映了圖像中任意兩點(diǎn)灰度的空間相關(guān)性。在這個(gè)矩陣的基礎(chǔ)上定義了一些統(tǒng)計(jì)量，借此來(lái)反映圖像的紋理特征，常用的統(tǒng)計(jì)量有對(duì)比度、相關(guān)性、能量與均勻度。

（2）分形維數(shù)。分形維數(shù)可以用來(lái)描述圖像復(fù)雜程度，葉片結(jié)構(gòu)基本滿足分形特征，因此，我們采用分形特征來(lái)描述葉片的紋理。

2.4 葉片分類識(shí)別

將對(duì)葉片提取出的特征信息輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比對(duì)分析，得出該葉片的種類。

2.5 軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

本系統(tǒng)對(duì)葉片進(jìn)行計(jì)算，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)得到的參數(shù)進(jìn)行分類，得出葉片種類。該軟件具備以下功能：

（1）與手機(jī)客戶端的通信功能，能夠接收并發(fā)送信息；

（2）對(duì)圖片進(jìn)行上述處理，提取葉片特征信息；

（3）比對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的葉片特征信息，得出植物種屬信息并發(fā)送至手機(jī)客戶端應(yīng)用程序。

3 作品創(chuàng)新點(diǎn)

植物種類識(shí)別和分類不必再局限于實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，而是變得更加便捷、高效。本系統(tǒng)將對(duì)已有的一些圖像處理算法進(jìn)行優(yōu)化，創(chuàng)新性地選用幾種更為有效的圖像特征數(shù)據(jù)來(lái)描述葉片的形狀及紋理特征，并進(jìn)一步將物種識(shí)別過(guò)程簡(jiǎn)單化、人性化，方便各行各業(yè)的人使用。本產(chǎn)品通過(guò)簡(jiǎn)單的拍照，就能辨別出植物的種類，極大地方便了那些想認(rèn)識(shí)植物的人，可以幫助他們擴(kuò)展自己的知識(shí)面，提高自己對(duì)于植物的興趣，也能避免有毒有害的植物對(duì)出游者造成不必要的身體傷害。隨著本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷擴(kuò)充，它能識(shí)別的植物種類范圍會(huì)更廣，無(wú)論在科學(xué)研究還是林農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中都會(huì)起到很大的作用。

4 市場(chǎng)前景

本系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確的識(shí)別闊葉樹(shù)種葉片，具有一定的實(shí)用性。而且利用手機(jī)對(duì)葉片進(jìn)行拍攝，也具有很強(qiáng)的便捷性。

隨著計(jì)算機(jī)性能的提高與智能手機(jī)的普及，探索如何利用葉片圖像快速準(zhǔn)確地識(shí)別闊葉樹(shù)種種屬，是解決這些問(wèn)題的一個(gè)切實(shí)可行的新途徑。因此研究基于圖像分析的闊葉樹(shù)種葉片識(shí)別技術(shù)，對(duì)于植物分類識(shí)別、植物資源的保護(hù)與利用以及探索植物間的親緣關(guān)系、闡明植物的進(jìn)化規(guī)律、林農(nóng)業(yè)的實(shí)際應(yīng)用等諸多方面都將會(huì)有深遠(yuǎn)意義，同時(shí)也能夠在科研、日常生活、娛樂(lè)等領(lǐng)域有比較廣闊的市場(chǎng)前景。

5 獲獎(jiǎng)感言

在本次參賽作品從前期的作品設(shè)計(jì)到后期對(duì)作品功能的不斷改進(jìn)和完善的整個(gè)過(guò)程中，我們接觸學(xué)習(xí)到了許多課外的知識(shí)，這不僅是對(duì)我們知識(shí)上的補(bǔ)充，也讓我們進(jìn)一步提高了將知識(shí)融匯到實(shí)際運(yùn)用中的能力。

在收獲技術(shù)能力快速提升的同時(shí)，我們也在比賽現(xiàn)場(chǎng)學(xué)習(xí)到了來(lái)自全國(guó)高校優(yōu)秀學(xué)子的科技創(chuàng)新精神。

非常感謝全國(guó)大學(xué)生物聯(lián)網(wǎng)大賽這個(gè)平臺(tái)為我們提供了這次機(jī)會(huì)，讓我們得以展示自己，提升自己，并對(duì)我們的成果給予肯定。同時(shí)也非常感謝每場(chǎng)比賽的各位評(píng)委老師，正是各位評(píng)委老師的改進(jìn)建議，才讓我們的產(chǎn)品順利地從眾多參賽作品中脫穎而出。