[发明专利]基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法

权利要求书

1.一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)浏览器通过上传接口将叶片图像、交互操作信息上传给Web服务器；

2)Web服务器获取叶片图像，并对叶片图像进行图像预处理；

3)采用新的完备局部二值模式提取叶片图像的新的完备局部二值纹理特征，所述的新的完备局部二值模式具体为：

3a)对叶片图像进行分块处理；

3b)对叶片图像的每一块，遍历3*3或5*5的区域，以原中心点加上周围半径为1的8个邻居作为新中心点，对新中心点的每个像素计算完备局部二值特征或二值计数特征，统计得到新的完备二值特征直方图；

3c)最后统计所有块直方图得到叶片图像最终的特征表达向量；

4)以提取出的新的完备局部二值纹理特征作为SVM分类器的输入，对叶片图像进行识别，获得该叶片图像对应的物种分类编号；

5)Web服务器向浏览器反馈物种分类编号及相应的物种信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，步骤1)中，所述的交互操作信息包括图像大小调整、算子参数设定。

3.根据权利要求1所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，步骤2)中，所述的图像预处理包括灰度化、大小校正和边缘补充处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，步骤3b)具体为：

采用传统完备局部二值模式对新中心点的中心像素分别计算符号部分S、数值部分M、中心部分C，对新中心点中的周围8个像素计算局部二值计数特征LBC，将计算获得的8个LBC值求和得到新的特征为L，融合S、M、C、L，统计得到SMC_L或者SM_C_L为最终的识别特征。

5.根据权利要求1所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，所述的对叶片图像进行分块处理时，首先将叶片图像划分成49块，然后经过高斯模糊计算后划分为59块。

6.根据权利要求l所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，步骤4)中，所述的SVM分类器的训练过程具体为：

4a)获取多个植物物种的叶片图像，对于每一个植物物种，均采集多张不同角度、不同光照、不同生长过程的叶片图像：

4b)对所有待训练的植物物种的叶片图像进行预处理和新的完备局部二值纹理特征提取：

4c)分别对每个植物物种设置物种标签，以所有新的完备局部二值纹理特征表达向量和物种标签作为SVM的输入进行训练；

4d)获得训练好的SVM分类器。

7.根据权利要求1所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，所述的Web服务器中设有用于存储物种信息的叶片信息数据库。

8.根据权利要求l或7所述的一种基于叶片完备局部二值特征的Web在线物种识别方法，其特征在于，所述的物种信息包括植物的花、果实、种子信息以及科普信息。