论文开题报告：基于形状和纹理的植物数字图像数据库及网站开发

大学本科毕业论文(设计)开题报告
学院：计算机科学与技术学院　　　　　　专业班级：计算机科学与技术1班

课题名称 基于形状和纹理的植物数字图像数据库及网站开发

1、本课题的的研究目的和意义：
植物叶片图像检索，植物叶片图像检索对于医疗、教育、环保等领域均有重要意义。就目前而言，拿着一副未知的植物图片在互连网上进行检索时，会发现现有的检索引擎均要输入名称才可以查询，这时只能望着照片兴叹，所以开发一个基于内容的植物叶片检索系统是非常有必要的也是急需的。由于植物叶子大多偏绿色，所以用颜色信息来检索是不大适合的。从视觉上来说，形状和纹理是区别不同植物叶子的最显著特征，形状和纹理的形态变化是最为丰富，所以本文采用叶片形状和纹理作为检索特征。基于内容的植物叶片图像检索系统是基于内容的
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何特征和矩特征，采用BP前馈神经网络为分类器，对15中瑞典树木进行分类。
国内在这方面的研究情况较少且起步较晚，祁享年、傅弘、王晓峰等人通过各自的研究推动了植物叶片识别的发展。近年来，中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室在利用植物叶片的形状特征、纹理特征来识别植物上取得了一系列的进展。黄德双等人开发出农业生物特征识别系统-------植物叶片识别系统（BSA-RSPL)，该系统可以实现对残缺变形叶片的识别。合肥植物园与中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室合作，于2010年成功研发出植物叶片图像识别系统。该系统借助于数字图像处理和模式识别技术，达到了识别植物类别的效果。该技术可以广泛应用于农业、林业的作物生长调查、病害检测以及农林院校的辅助教学等方面。

2. 本课题的主要研究内容（提纲）和成果形式：
研究内容：
1)叶片图像的预处理 (包括灰度化、图像降噪、图像分割，形态学处理和轮廓
检测）
2)叶片特征提取
3）叶片分类识别（即叶片的检索，识别出最相似的图片）
欲搭建一个以JAVASCRIPT编写，配有SQL编写的数据库，用开源计算机视觉库OpenCV来实现图像处理的一个植物辨别网站。游客可以访问这个网站，上传植物叶片图片，由网站自动分析得出植物类别。也可以由自己上传图片，并按标准输入植物类别，使得网站的数据库得以扩充。


4、拟解决的关键问题：
对大量的标准植物叶片图像进行特征数据提取，并将这些数据存入数据库中，对于用户提交的图片或者图片特征进行图片的预处理、图片特征提取，然后进行图片的检索，最后将最接近的答案以图片显示和简介的方式显示在用户的界面。
关键技术包括：
植物图像数据的获取和预处理；
植物图像特征提取；
植物图像检索技术；
网站架构与数据库设计，将以前运用t*t文件存储数据的方式迁移到应用数据库方面，解决数据方面的繁多、数据库建立与读取的问题。
5、研究思路、方法和步骤：
欲建立植物叶片图像检索网站， 本网站以植物叶片图像作为研究对象，主要是基于内容的图像检索中图像低层视觉特征提取的关键技术，对上传植物图片直接辨别，从而判断类别。本网站可推进基于内容的图像检索在植物学领域中朝着实用化的阶段发展。
植物数字图像检索系统是对从自然界中采集到的植物叶片图像进行图像预处理，包括灰度化、图像降噪、图像分割，形态学处理和轮廓检测，并提取叶片图像的形状特征和纹理特征，最后进行相似度匹配，进而检索出相似图片。
(1)搭建基础的网站框架
(2)深入了解图片预处理的操作的算法，并将其迁移到网站的编写语言中
(3)将其在网站中进行连接和测试
(4)建立图像处理所需的标准数据库，方便提取数据进行检索
(5)进行整体网站的调试和美化
……（未完，全文共3117字，当前仅显示1574字，请阅读下面提示信息。收藏《论文开题报告：基于形状和纹理的植物数字图像数据库及网站开发》）