一种新的药用植物叶片自动分类方法的构建

作者：金力; 阚红星; 许钒; 方朝晖; 谭红春; 孙大勇

来源：通化师范学院学报, 2017, 38(04): 42-45+49.

DOI：10.13877/j.cnki.cn22-1284.2017.04.012

• 药用植物
• 灰度共生矩阵
• Hu不变矩
• 支持向量机

针对人工分类方法辨别药用植物种类的局限性,本文提出一种基于药用植物叶片图像的自动分类方法:首先,对药用植物叶片图像进行预处理操作;其次,计算叶片图像的10个形状特征和5个纹理特征;最后,使用支持向量机（SVM）实现药用植物叶片的分类.实验对12种药用植物叶片图像进行分类,平均识别率达到93.3%.实验结果表明:叶片图像多特征提取与SVM相结合的方法对实现药用植物自动分类是可行的,研究成果为药用植物分类系统的研发提供了一定的理论依据.

• 单位
  安徽中医药大学; 安徽省中医院