本书围绕植物叶片图像识别技术，对植物识别过程中涉及的诸多关键技术进行了探讨。全书分为6章。第1章介绍了植物叶片的外观、叶片识别系统的框架及叶片图像获取与预处理方法。第2章介绍了复杂背景图像中分割提取叶片图像的方法，主要介绍了随机漫步模型，以及基于该模型的图像分割技术。第3章梳理了可用的叶片特征和特征分类器，并对目前学术界常用的叶片图像数据库进行了介绍。第4章介绍了脉冲耦合神经网络模型及其研究进展，并对基于PCNN的叶片图像识别方法进行了阐述。第5章介绍了BOW或BOF与脉冲耦合神经网络、Jaccard距离、Laws纹理能量等相结合进行植物识别的方法。第6章介绍了基于两级分类的植物叶片识别的方法。

《基于图像处理的植物种类识别》结合了人工神经网络、模式识别、数字图像处理等领域的丰富经验，探讨了如何利用现代图像处理技术来实现植物叶片识别。本书不仅适用于高等院校相关专业的高年级学生和研究生，也是从事人工神经网络、模式识别、数字图像处理等领域研究人员的理想读物。

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( 发布日期: 2023-11-10 )