李龙龙，何东健，王美丽

1.陕西工业职业技术学院 信息工程学院，陕西 咸阳 712000

2.西北农林科技大学 机械与电子工程学院，陕西 杨凌 712100

3.西北农林科技大学 信息工程学院，陕西 杨凌 712100

植物作为人类必需的一种独一无二的营养、医疗和工业原料，在生态环境保护[1]、食品药品开发[2]、日用品生产[3]等方面发挥着不可替代的作用，因此，研究植物分类对于人类经济社会发展是非常必要的。

作为现代农业的重要组成部分，植物鉴别在植物分类学、精细农业和园艺学、中医药研究等人们生产生活密切相关的各个领域具有重要的应用价值。叶片作为一种扁平的二维结构植物器官，叶片外形、叶缘和纹理等特征具有明显的形态差异，是植物物种鉴别和形态区分的重要指标，而准确高效的图像特征提取方法和分类识别算法是解决植物叶片分类问题的关键所在。近年来，有关植物叶片的特征选择及分类识别算法无论从理论上还是应用研究方面都取得了一定的进展，随着计算机传感器技术、机器视觉及机器学习技术的飞速发展，使得通过图像捕获设备快速获取植物生理特征并综合利用图像处理和模式识别算法进行植物快速分类成为可能。然而相关算法中对识别特征高度相似的叶片图像研究不多，而随着图像获取技术的不断提升，捕获的植物叶子图像分辨率更高、维度更多，彩色叶片图像的特征提取逐渐成为叶片图像分类识别中的亟待解决的新难题。……