一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法研究

摘要：

树叶锯齿特征的提取对于研究植物内部的基因关系至关重要.为了克服现有算法的局限性,本文提出一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法,以有效提取树叶锯齿的数量、深度和宽度等多维特征,从而为后续的基因分析提供重要依据.首先对树叶图像进行预处理以得到其轮廓坐标;然后计算整个叶片相邻像素点之间的斜率变分,以实现初步的角点检索;再通过估算锯齿深度进行误差补偿,从而得到锯齿角点及其凹点,最终估算出锯齿的多维特征.本文利用瑞典的白杨树叶(12000片)对所提算法进行验证.大数据验证表明,本文算法能够批量提取树叶锯齿个数、宽度和深度等特征,其中锯齿数量的识别准确度达到86.3％.

关键词：有界变分、多维参量、计算机视觉、树叶锯齿、基因

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61401236;江苏省博士后基金1601039B;江苏省重点研发计划BE2016001-3;教育部-中移动科研基金MCM20150504

在线出版日期：2019-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：167-174