Οπτική αυτόματη αναγνώριση φυτού από εικόνες φύλλων του
View/ Open
Keywords
Ανάλυση εικόνας ; Επεξεργασία εικόνας ; Αναγνώριση φυτού ; Κατάτμηση ; Κατηγοριοποίηση ; Μέτρα ομοιότητας ; Μέσος τετραγωνικού σφάλματος (MSE) ; Λόγος σήματος προς θόρυβο (PSNR) ; Καθολικός δείκτης ποιότητας εικόνας (UIQI) ; Διαθρωτικός δείκτης μέτρησης ομοιότητας (SSIM) ; Πληροφορία οπτικής πιστότητας (VIF) ; Κλίση-απόκλιση ομοιότητας μεγέθους (GMSD) ; Image analysis ; Image processing ; Plant identification ; Segmentation ; Clustering ; Similarity measure ; Mean Squared Error (MSE) ; Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) ; Structural SIMilarity (SSIM) ; Visual Information Fidelity (VIF) ; Gradient Magnitude Similarity Deviation (GMSD) ; Universal Image Quality Index (UIQI)Abstract
This research is based on image processing and analysis to extract the features required for clustering and recognition of images. Specifically the purpose of the project is the production of an automated system for identification of plants through snapshots of leaves. The system should be handy, reliable and independent of the user. The user of the system is required to take a snapshot of an ideal leaf of the unknown plant on a white background. The system input sample modified by optimization, conversion and morphological processing to produce shape measurements. The sample is classified by its measurements and compared with the images of the database to extract the largest similarity percentage. The algorithms which are used to measure image similarity are mean squared error (MSE), peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity (SSIM), visual information fidelity (VIF), gradient magnitude similarity deviation (GMSD) and universal image quality index (UIQI).