一种新的药用植物叶片自动分类方法的构建  

作　　者：金力[1] 阚红星[1] 许钒[2] 方朝晖[3] 谭红春[1] 孙大勇[1] 

机构地区：[1]安徽中医药大学医药信息工程学院 [2]安徽中医药大学药学院 [3]安徽省中医院

出　　处：《通化师范学院学报》2017年第4期42-45,49,共5页Journal of Tonghua Normal University

基　　金：国家自然基金项目(81072780);安徽省级重点教研项目(2015jyxm188);安徽中医药大学人文重点课题(2017rwzd003)

摘　　要：针对人工分类方法辨别药用植物种类的局限性,本文提出一种基于药用植物叶片图像的自动分类方法:首先,对药用植物叶片图像进行预处理操作;其次,计算叶片图像的10个形状特征和5个纹理特征;最后,使用支持向量机(SVM)实现药用植物叶片的分类.实验对12种药用植物叶片图像进行分类,平均识别率达到93.3%.实验结果表明:叶片图像多特征提取与SVM相结合的方法对实现药用植物自动分类是可行的,研究成果为药用植物分类系统的研发提供了一定的理论依据.

关 键 词：药用植物 灰度共生矩阵 HU不变矩 支持向量机 

分 类 号：R282[医药卫生—中药学]