首頁 上一層

 

蔬菜種苗葉片形狀之型態分析

 

植物葉片的特徵數理描述方法不僅是在生物型態學與分類學的研究上為重要的工具,在農業的實際應用上,近年來亦因影像處理技術的發展而逐漸廣泛,舉例如雜草的自動辨識、選擇性自動噴藥技術的發展、植物生長模式的應用等均有不少的應用實例。而常用的葉片描述子除了傳統之幾何描述子外,較常使用者則還有傅利葉描述子(Fourier descriptors),這些描述子在形狀辨識的應用上各有其不同的適用程度。本研究利用新發展的貝氏描述子(Bezier Descriptor)及傳統型態學常用之幾何描述子(Geometric Descriptor)特徵如長寬比、似圓度、平滑度及堅實度等來描述蔬菜種苗葉片的形狀。利用類神經網路來作葉片的分類及辨識葉片之種類,並比較以貝氏描述子特徵來訓練與以傳統描述子來訓練的辨識率。利用貝氏描述子來描述葉片形狀可大量地減少失真度及描述子之數量。用於三維葉片結構重建,可節省大量的資料量,並可準確地重繪出葉片形狀。

 

 

 

 

 


 

以貝氏曲線模擬葉片形狀與正規化圖形

 

前一頁 上一層 下一頁