CN117372790B - 植物叶片形状分类的方法、系统及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种植物叶片形状分类的方法、系统及装置，方法包括：获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获取叶片边缘闭合曲线的所有边缘点信息得到边缘坐标点集合；对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；将叶片曲率集合进行归一化，通过计算得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；分别计算待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，得到植物叶片相似度，基于植物叶片相似度的最小值，得到待测植物叶片图像的分类类别。

Description

植物叶片形状分类的方法、系统及装置
技术领域
本发明涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种植物叶片形状分类的方法、系统及装置。
背景技术
植物分类对保护生物多样性、农业生态及生物技术安全具有重要意义，快速准确的植物自动分类在植物的分析和调查过程中有很大帮助，叶片是植物的重要无性器官，不同类别的植物叶片有一定的差异，所以，采用叶片识别植物类别是一种非常普遍的方法。目前，在植物叶片形状分类识别方面，主要利用计算机视觉技术对植物叶片图像进行处理分析，提取植物叶片特征进而进行植物类型的判别。其中，基于深度学习的植物叶片形状分类的方法，需要标注大量的训练集样本，因而不适用于样本量较小的情况；传统的基于计算机视觉的方法从植物叶片图像中提取描述植物叶片的整体特征及局部细节特征，其中，常用的轮廓特征包括凸缺陷特征、轮廓形状对称性特征及轮廓的傅里叶描述子等，常用的几何特征包括最小外接矩形特征、伸长度特征、叶片面积特征、矩形度特征、圆形度特征、致密度特征及凸性特征等，常用的纹理特征包括共生矩阵特征、局部二进制模式特征及Gabor图谱特征等，将提取到的特征输入分类器进行分类，得到不同叶片形状的所属类别，常用的分类器包括KNN、SVM等，该方法在计算过程中需要一定量的训练集样本，同时基于特征提取的方法受到所选取特征种类的影响。
随着图像处理技术的不断发展，通过采用轻量级及低消耗的算法，不需要进行样本训练，有效采集利用植物叶片的轮廓特征对植物叶片形状进行分类，能够消除植物叶片图像的尺寸、旋转及形变对植物叶片形状分类的影响。
发明内容
本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种植物叶片形状分类的方法、系统及装置。
为了解决上述问题，本发明通过下述技术方案得以解决：
一种植物叶片形状分类的方法，包括以下步骤：
获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别。
作为一种可实施方式，所述预处理包括平滑处理和/或降采样处理。
作为一种可实施方式，所述平滑处理，具体表达式如下所示：
其中，表示平滑后边缘闭合曲线中第/>个点的横坐标，表示平滑后边缘闭合曲线中第/>个点的纵坐标，/>表示平滑窗口的大小，/>表示边缘坐标点集合中第/>个点的横坐标，/>表示边缘坐标点集合中第/>个点的纵坐标。
作为一种可实施方式，所述降采样处理，具体表达式如下所示：
其中，表示叶片边缘点集合中点的数量，/>表示采样间隔，/>表示边缘坐标点集合中点的数量。
作为一种可实施方式，所述叶片边缘点集合的曲率值，具体表达式如下所示：
其中，表示叶片边缘点集合中第/>点的横坐标，/>表示叶片边缘点集合中第/>点的纵坐标，/>表示第/>点的曲率值，/>，/>，，/>。
作为一种可实施方式，所述将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，对归一化曲率集合进行计算，得到极大值点集合及极小值点集合，包括以下步骤：
设置归一化轮廓点数量，采用数据插值方法结合归一化轮廓点数量，得到点数量为归一化轮廓点数量的归一化曲率集合；
基于归一化曲率集合，得到极大值点集合及极小值点集合，表示如下：
其中，表示极大值点的极值，/>表示极大值点的位置，/>表示极大值点的数量，/>表示极小值点的极值，/>表示极小值点的位置，表示极小值点的数量。
作为一种可实施方式，所述基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，包括以下步骤：
获取训练集中植物叶片图像的极大值点集合及植物叶片图像的极小值点集合；
计算待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度；以及，计算待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度；
所述植物叶片相似度表示如下：
其中，表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度，表示训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合，/>表示植物叶片相似度。
作为一种可实施方式，还包括以下步骤：
若待测植物叶片图像存在偏移，则对待测植物叶片图像的极大值点集合的最大值横坐标进行旋转平移，使得待测植物叶片图像的极大值点集合的最大值横坐标与训练集中植物叶片图像的极大值点集合的最大值横坐标处于相同位置，表示如下：
其中，表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的第/>个极大值点的位置，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的第/>个极大值点的极值，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的点数量，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合中第/>个极大值点的位置，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合中第/>个极大值点的极值，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合的点数量，/>表示训练集的极大值点集合的最大值对应的点，/>表示测试集的极大值点集合的最大值对应的点，/>表示/>中最大值的位置，/>表示/>中最大值的位置，/>表示平移旋转量。
作为一种可实施方式，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别，表示如下：
其中，表示所属类别，/>表示植物叶片相似度。
一种植物叶片形状分类的系统，包括二值化模块、轮廓计算模块、预处理模块、归一化计算模块及类别计算模块；
所述二值化模块，获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
所述轮廓计算模块，提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
所述预处理模块，对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
所述归一化计算模块，将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
所述类别计算模块，基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下的方法：
获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别。
一种植物叶片形状分类的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下的方法：
获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别。
通过本发明的方法解决现有植物叶片形状分类方法中需要大量样本的问题，同时避免叶片发生旋转偏移影响分类结果。
本发明采用图像相关算法对植物叶片图像进行处理，对植物叶片图像边缘数据通过数据差值及旋转平移的方法，消除植物叶片图像旋转对分类结果的影响，同时计算相对位置分布的相似度，得到植物叶片图像的所属类别，该方法操作简单，不需要大量样本进行训练，可以对植物叶片图像进行自动准确的分类。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法的流程示意图；
图2是本发明系统的整体示意图；
图3是本发明训练集植物叶片二值化图像及闭合边缘曲线示意图；
图4是本发明测试集植物叶片二值化图像及闭合边缘曲线示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1：
一种植物叶片形状分类的方法，如图1所示，包括以下步骤：
S100：获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
S200：提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
S300：对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
S400：将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
S500：基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别。
通过本发明的方法解决了目前植物叶片形状分类方法需要一定量样本的问题，避免植物叶片图像旋转对植物叶片形状分类结果产生影响，实现植物叶片形状的自动化分类，提高分类效率，同时本方法计算简单，实现植物叶片形状的快速准确分类。
在步骤S100中，获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像，包括以下步骤：
S110：获取待测植物叶片图像，在本实施例中，包括测试集中的植物叶片图像；
S120：采用图像处理算法将待测植物叶片图像进行灰度处理，并进行二值化处理，得到植物叶片二值化图像，如图3、图4所示，具体表达式如下所示：
其中，表示灰度处理后图像中第/>点的像素值，/>表示待测植物叶片图像中第/>点/>通道的值，/>表示待测植物叶片图像中第/>点/>通道的值，/>表示待测植物叶片图像中第/>点/>通道的值，/>表示植物叶片二值化图像中第/>点的值，/>表示预设阈值。
在步骤S200中，提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合，包括以下步骤：
S210：计算植物叶片二值化图像边缘信息，得到边缘闭合曲线，如图3、图4所示；
S220：依次记录边缘曲线上点的横坐标信息及纵坐标信息/>，得到边缘坐标点集合/>，每一列是边缘曲线上一个轮廓点的横坐标及纵坐标，其中，第一行表示边缘曲线上点的横坐标，第二行表示边缘曲线上点的纵坐标，相邻两列是该边缘曲线上相邻点的横坐标及纵坐标，/>为/>的二维数组，/>表示边缘闭合曲线上点的数量。
在步骤S300中，对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合，包括以下步骤：
S310：本实施例中预处理包括平滑滤波处理及降采样处理；
S320：采用平滑滤波的方法处理边缘坐标点集合，消除坐标信息中的毛刺噪声，采用长度为的窗口进行滑动平均得到平滑后边缘坐标点集合/>，具体表达式如下所示：
其中，表示平滑后边缘闭合曲线中第/>个点的横坐标，/>表示平滑后边缘闭合曲线中第/>个点的纵坐标，/>表示边缘坐标点集合中第/>个点的横坐标，/>表示边缘坐标点集合中第/>个点的纵坐标；
S330：对平滑后边缘曲线中的点进行降采样，得到叶片边缘点集合，对中的/>个点进行降采样，即每间隔/>个点采样一个点，得到叶片边缘点集合，通过降采样一方面降低了计算量，另一方面可以对平滑后边缘曲线中的点进一步去除噪声，提高计算准确率；
具体表达式如下所示：
其中，表示降采样间隔点数，/>表示边缘坐标点集合中点的数量，表示叶片边缘点集合中点的数量；
S340：计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合，具体表达式如下所示：
其中，表示叶片边缘点集合中第/>点的横坐标，/>表示叶片边缘点集合中第/>点的纵坐标，/>表示第/>点的曲率值。
在步骤S400中，将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合，包括以下步骤：
S410：设置归一化点数量，采用数据差值的方法，对叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合的点数为/>，归一化处理将不同叶片的归一化曲率集合中点数相同，具体步骤如下所示：
dt = 1/SubsampleNum;
T = dt :dt :SubsampleNum*dt;
dt2 = 1/NormedNum;
T2 = dt2 : dt2 :NormedNum*dt2;
NormedCurvature = interp1(T, SubsampleCurvature, T2,'spline');
S420：获取归一化曲率集合的极大值点集合、极小值点集合/>，具体表达式如下所示：
其中，表示极大值点的极值，/>表示极大值点的位置，/>表示极大值点的数量，/>表示极小值点的极值，/>表示极小值点的位置，表示极小值点的数量；
S430：为消除待测植物叶片图像在任意旋转情况下，对分类结果的影响，将测试集中第张待测植物叶片图像进行旋转平移，使/>与/>位于相同的横坐标位置，具体表达式如下所示：
其中，表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的第/>个极大值点的位置，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的第/>个极大值点的极值，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的点数量，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合中第/>个极大值点的位置，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合中第/>个极大值点的极值，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合的点数量，/>表示训练集的极大值点集合的最大值对应的点，/>表示测试集的极大值点集合的最大值对应的点，/>表示/>中最大值的位置，/>表示/>中最大值的位置，/>表示平移旋转量。
在步骤S500中，基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别，包括以下步骤：
S510：形状相似的待测植物叶片图像及训练集中的植物叶片图像，其极大值点集合与极小值点集合之间的相对位置分布是相似的，在本实施例中，采用EMD衡量相对位置分布的相似度，计算训练集中第张植物叶片图像与测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值分布之间的相似度、训练集中第/>张植物叶片图像与测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值分布之间的相似度，得到植物叶片相似度，具体表达式如下所示：
其中，表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合，/>表示植物叶片相似度；
S520：植物叶片相似度越小，表示植物叶片图像之间类别越近似，是线性规划中运输问题的最优解，即：已有的货物存在于起点仓库/>中，存量分别是/>，需要将货物运输至终点仓库/>中，其容量分别为/>。从起点仓库/>到终点仓库/>的距离用矩阵[/>]来描述。根据其物理意义，每个起点仓库/>的出货量不能超过其存量/>，每个终点仓库/>的进货量不能大于其容量/>，运输的货物总量不能超过/>之和，也不能超过/>之和。在此约束下，求代价最小的运输方案，/>是/>和/>之间的货物运输量，具体表达式如下所示：
具体的，计算两个植物叶片之间的相似度，上式中的符号和含义表示如下：
其中，表示训练集中第/>张植物叶片图像的第/>个极大值点的位置/>和测试集中第/>张待测植物叶片图像的第/>个极大值点的位置/>之间的距离，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点的个数，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点的个数，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的第/>个极大值点的权重，/>表示第/>张待测植物叶片图像的第/>个极大值点的权重。
计算测试集中第张待测植物叶片图像与训练集中植物叶片图像之间的植物叶片相似度，选择植物叶片相似度最小值为第/>张植物叶片图像的类别，具体表达式如下所示：
其中，表示所属类别，/>表示植物叶片相似度。
实施例2：
一种植物叶片形状分类的系统，如图2所示，包括二值化模块100、轮廓计算模块200、预处理模块300、归一化计算模块400及类别计算模块500；
所述二值化模块100，获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
所述轮廓计算模块200，提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
所述预处理模块300，对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
所述归一化计算模块400，将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
所述类别计算模块500，基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别。
在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出的各种变化和变型,所有等同的技术方案也属于本发明的范畴。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同、相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
需要说明的是：
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种植物叶片形状分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别；
其中，所述将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，对归一化曲率集合进行计算，得到极大值点集合及极小值点集合，包括以下步骤：
设置归一化轮廓点数量，采用数据插值方法结合归一化轮廓点数量，得到点数量为归一化轮廓点数量的归一化曲率集合；
基于归一化曲率集合，得到极大值点集合及极小值点集合，表示如下：
其中，表示极大值点的极值，/>表示极大值点的位置，/>表示极大值点的数量，/>表示极小值点的极值，/>表示极小值点的位置，/>表示极小值点的数量；
其中，所述基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，包括以下步骤：
获取训练集中植物叶片图像的极大值点集合及植物叶片图像的极小值点集合；
计算待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度；以及，计算待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度；
所述植物叶片相似度表示如下：
其中，表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合，/>表示植物叶片相似度。
2.根据权利要求1所述植物叶片形状分类的方法，其特征在于，所述预处理包括平滑处理和/或降采样处理。
3.根据权利要求2所述植物叶片形状分类的方法，其特征在于，所述平滑处理，具体表达式如下所示：
其中，表示平滑后边缘闭合曲线中第/>个点的横坐标，/>表示平滑后边缘闭合曲线中第/>个点的纵坐标，/>表示平滑窗口的大小，表示边缘坐标点集合中第/>个点的横坐标，/>表示边缘坐标点集合中第/>个点的纵坐标。
4.根据权利要求2所述植物叶片形状分类的方法，其特征在于，所述降采样处理，具体表达式如下所示：
其中，表示叶片边缘点集合中点的数量，/>表示采样间隔，表示边缘坐标点集合中点的数量。
5.根据权利要求1所述植物叶片形状分类的方法，其特征在于，所述叶片边缘点集合的曲率值，具体表达式如下所示：
其中，表示叶片边缘点集合中第/>点的横坐标，/>表示叶片边缘点集合中第/>点的纵坐标，/>表示第/>点的曲率值，/>，，/>，/>。
6.根据权利要求1所述植物叶片形状分类的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
若待测植物叶片图像存在偏移，则对待测植物叶片图像的极大值点集合的最大值横坐标进行旋转平移，使得待测植物叶片图像的极大值点集合的最大值横坐标与训练集中植物叶片图像的极大值点集合的最大值横坐标处于相同位置，表示如下：
其中，表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的第/>个极大值点的位置，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的第/>个极大值点的极值，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合的点数量，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合中第/>个极大值点的位置，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合中第/>个极大值点的极值，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合的点数量，/>表示训练集的极大值点集合的最大值对应的点，/>表示测试集的极大值点集合的最大值对应的点，/>表示/>中最大值的位置，/>表示/>中最大值的位置，/>表示平移旋转量。
7.根据权利要求1所述植物叶片形状分类的方法，其特征在于，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别，表示如下：
其中，表示所属类别，/>表示植物叶片相似度。
8.一种植物叶片形状分类的系统，其特征在于，包括二值化模块、轮廓计算模块、预处理模块、归一化计算模块及类别计算模块；
所述二值化模块，获取待测植物叶片图像，经二值化处理得到植物叶片二值化图像；
所述轮廓计算模块，提取植物叶片二值化图像的轮廓信息，得到叶片边缘闭合曲线，获得叶片边缘闭合曲线的所有边缘坐标点信息，得到边缘坐标点集合；
所述预处理模块，对边缘坐标点集合中所有边缘坐标点进行预处理，得到叶片边缘点集合，计算叶片边缘点集合中所有叶片边缘点的曲率值，得到叶片曲率集合；
所述归一化计算模块，将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，进而得到待测植物叶片的极大值点集合及极小值点集合；
所述类别计算模块，基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，进而得到植物叶片相似度，所述植物叶片相似度的最小值则为待测植物叶片的所属类别；
其中，所述将叶片曲率集合中所有曲率值进行归一化，得到归一化曲率集合，对归一化曲率集合进行计算，得到极大值点集合及极小值点集合，包括以下步骤：
设置归一化轮廓点数量，采用数据插值方法结合归一化轮廓点数量，得到点数量为归一化轮廓点数量的归一化曲率集合；
基于归一化曲率集合，得到极大值点集合及极小值点集合，表示如下：
其中，表示极大值点的极值，/>表示极大值点的位置，/>表示极大值点的数量，/>表示极小值点的极值，/>表示极小值点的位置，/>表示极小值点的数量；
其中，所述基于极大值点集合及极小值点集合，分别得到待测植物叶片与训练集极大值点集合及极小值点集合的相似度，包括以下步骤：
获取训练集中植物叶片图像的极大值点集合及植物叶片图像的极小值点集合；
计算待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度；以及，计算待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度；
所述植物叶片相似度表示如下：
其中，表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极大值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合及训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合相对位置分布的相似度，/>表示训练集中第/>张植物叶片图像的极小值点集合，/>表示测试集中第/>张待测植物叶片图像的极小值点集合，/>表示植物叶片相似度。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种植物叶片形状分类的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
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