[发明专利]基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法

说明书

所属领域  本发明涉及图像处理与模式识别在植物经典分类中的应用，特别涉及基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法。 

背景技术  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的意义。经典植物分类学中的一个重要的方法就是通过观察和测量植物的外部可见特征来确定植物间的亲缘关系并进行分类，但这种方法存在着工作效率低、工作量大并且数据客观性难以保证等诸多缺点，更进一步地会影响分类的客观性和准确性。随着计算机、自动化技术的发展，经典植物分类学中所用的外部可见特征已经可以使用图像处理、模式识别、计算机视觉和机器学习等技术进行数字化测量，并且被用于植物的自动分类与识别。一般情况下，开花类植物都含有六种器官，分别是根、茎、叶、花朵、果实和种子，在植物学上它们均可以作为分类的参考依据。但是，根或茎随着植物的环境变迁会在形态结构上产生较大的改变；花朵、果实和种子只有在特定季节才能出现，且是三维形状的物体，使用计算机处理较为复杂。相比较而言，植物叶片的形态较为稳定，且基本上处于平面状态，适合于进行二维图像处理与识别，同时叶片的图像在一年的大部分时间内都可以很方便地采集到，因此从植物图像中分割出叶片目标作为识别的依据是目前较为有效的方式之一，也是未来数字化植物研究的一种必  然趋势。 

计算机自动植物物种识别的目的是通过提取植物叶片的特征，“认识”植物，进而识别已知的植物物种。即应用模式识别和图像处理的理论与技术，对叶片图像进行计算与分析，提取可区别于其他植物物种的稳定性特征，利用模式识别的方法对提取的特征进行处理，从而达到分类和识别的目的。 

当前，对植物物种的分类主要是基于叶片特征的计算机辅助植物识别，祈亨年等人对其前景进行了讨论和展望，但尚未实现。2001年张全法等人提出了用CCD来测量植物叶片面积的方法，该系统硬件部分主要由数字化图像采集设备(包括CCD及其驱动电路、A/D转换)、计算机等组成，用于获取叶片的图像，将图像数据以某种标准的图像文件格式保存下来。但是该系统中只涉及在普通光照下的信息采集，没有充分利用植物叶片的信息，并且采用计算机来处理图像信息，携带不方便《张全法，冯绚，何金田，陈渝仁，植物叶片面积测量系统的设计及应用，河南农业大学学报vol.35，No.42001》。而国外对于植物叶片的采集与识别则是运用手持式扫描仪将叶片图像传入掌上电脑，进而进行识别【http：//www.globalideasbank.org/site/bank/】。这种装置携带方便，但是存在以下缺点：(1)采用普通光照下的叶片采集，叶片颜色、叶脉等信息严重缺失，不利于提高识别率。(2)仅对叶片种类做出判断，无法形成大规模的植物叶片数据库。 

经研究发现，不同颜色的叶片对不用颜色光的吸收率有所不同，例如绿色叶片对红色光的吸收率较高，而黄色叶片则对蓝色光的吸收率较高。为此，我们提出了一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动  识别系统。根据不同植物叶片颜色有所差异、同一植物叶片的叶脉叶肉等组织结构也呈现不同颜色特征的特点，通过采集植物叶片在红、绿、蓝及正常白色反射光下的多光谱图像，进而提取包括叶脉和叶肉在内的叶片不同组织结构的特征。 

发明内容  本发明的目的是：提出一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法。对自然界中的植物叶片进行多光谱图像采集，然后根据叶片本身的特征进行分类识别和存储，使得非专业人员也能进行叶片的采集和分类工作，使得植物物种识别更加简单且易于操作。将植物叶片在不同颜色光照下采集到信息处理器中，借助图像处理和模式识别技术对植物叶片本身含有的特征信息进行分析处理，并自动分类存储到植物叶片数据库中，从而可以较大地节省专业方面的人力和物力的投入；借助GPRS数据传输模块实时传输功能，能快速传输和使用采集到的植物叶片信息。 

本发明的技术方案是：一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统，包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪和处理植物叶片信息的信息处理器，所述基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪中安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和电子变色控制电路板的三基色灯泡，特别是： 

在植物叶片数字信息采集仪的长方形箱体结构中，CCD摄像机内嵌于植物叶片数字信息采集仪的顶部正上方，为了防止光照不均匀导致叶片信息采集不完整，四周镶嵌了四个规格相同且由开关控制的三基色灯泡，植物叶片数字信息采集仪的四周由挡光的板子组成；