[发明专利]一种基于叶片纹理特征和iOS平台的植物物种识别方法

权利要求书

1.一种基于叶片纹理特征和iOS平台的植物物种识别方法，其特征在于，该方法采用C/S架构，以iOS手机平台为客户端，以计算机为服务器端，所述的客户端用于采集叶片图像、向服务器端发送识别请求和展示植物物种信息数据库，所述的服务器端用于提取叶片图像的特征向量、对叶片图像分类识别、构建植物物种信息数据库和向客户端发送物种信息数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于叶片纹理特征和iOS平台的植物物种识别方法，其特征在于，所述的客户端与服务器端之间采用HTTP协议通信，客户端到服务器端的识别请求使用POST请求，服务器端到客户端的物种信息数据使用GET请求。

3.根据权利要求1所述的一种基于叶片纹理特征和iOS平台的植物物种识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，客户端获取叶片图像并对图像进行预处理；

S2，客户端将预处理后的叶片图像传输给服务器端，并向服务器端发送识别请求；

S3，服务器端使用轮廓波变换算法提取叶片图像的纹理特征；

S4，服务器端以提取出的纹理特征作为训练好的SVM分类器的输入，对叶片图像进行分类识别，获取植物物种的分类编号；

S5，服务器端对植物物种信息数据库进行检索，向客户端发送步骤S4中的植物物种的信息数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于叶片纹理特征和iOS平台的植物物种识别方法，其特征在于，所述的步骤S3中，叶片图像的纹理特征提取包括以下步骤：

S31，使用轮廓波变换将叶片图像数据分解成4层数据；

S32，分别对4层图像的灰度共生矩阵提取角二阶矩、对比度、相关性和熵作为低频子带的特征；

S33，分别计算4层图像灰度共生矩阵的特征向量作为高频子带的特征，将低频子带和高频子带的特征向量组合起来构成整个叶片图像的特征表达向量，即纹理特征。

5.根据权利要求4所述的一种基于叶片纹理特征和iOS平台的植物物种识别方法，其特征在于，所述的SVM分类器的训练方法包括：对所有需要训练的植物物种采集多张不同角度的叶片图像，对叶片图像进行预处理和纹理特征提取，得到不同角度的特征表达向量，并标注植物物种的分类编号，最后以所有特征表达向量和分类编号作为SVM的输入进行训练，得到分类器。