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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当今许多大学生四体不勤五谷不分，分辨不清各种农作物。随着信息科学技术迅猛发展，图像处理和模式识别等技术在各个领域运用广泛，因此探索计算机如何快速、准确的识别农作物，已经如火如荼的展开。

国内外研究现状

国外对计算机识别植物研究进行了将近30年，取得了一系列研究成果。ingrouille 等提取出橡树叶片的轮廓大小、紧密度和中心惯性矩等

27个叶片形状特征，stephen 等人从植物叶片中提取出 12 中数字形态学特征，并将 pnn 作为分类器，得到较好的分类效果。

2. 研究的基本内容

本文以农作物叶片图像为研究对象，利用数字图像处理技术对农作物叶片进行预处理，提取农作物叶片的特征，并进行分类识别。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

提取植物叶片信息，进行预处理，提取特征值，pca处理，进行分类识别。

2018年4月30前完成初稿；

2018年5月15前进行第一次修改；

4. 参考文献

[1] 钟珞，潘昊等.模式识别.第一版.武汉：武汉大学出版社.2006：1-40.

[2] 边肇祺，张学工等.模式识别.第二版.北京：清华大学出版社，2005.