1. 本选题研究的目的及意义
植物叶片分类是植物分类学和植物资源调查中的重要任务，对于生物多样性保护、生态环境监测以及农业生产等方面都具有重要意义。
传统的植物叶片分类主要依赖于人工识别，这种方式不仅耗时耗力，且对专业知识要求较高，难以满足大规模、自动化的分类需求。
因此，探索高效、准确的植物叶片分类方法具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
植物叶片分类作为计算机视觉和模式识别领域的一个重要应用方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在植物叶片分类方面开展了大量研究工作，特别是在叶片图像特征提取、分类模型构建等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.植物叶片多特征提取:研究并提取适用于植物叶片分类的多特征信息，包括颜色特征（颜色直方图、颜色矩等）、纹理特征（灰度共生矩阵、局部二值模式等）、形状特征（傅里叶描述子、形状上下文等）。
并对特征进行预处理和降维，去除冗余信息，提高特征的discriminativepower。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入调研国内外关于植物叶片分类、特征提取、多特征融合等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.数据集构建:收集或构建用于植物叶片分类的图像数据集。
可采用公开数据集，如SwedishLeafDataset、LeafSnapDataset等，也可根据研究需要自行采集和标注图像数据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合策略创新:针对植物叶片图像的多样性和复杂性，研究新的多特征融合策略，提高不同特征之间的互补性和协同性，构建更具鲁棒性和泛化能力的分类模型。
2.分类模型优化:针对植物叶片分类的具体问题，对现有的分类模型进行优化，例如，采用深度学习模型自动提取特征，或结合集成学习方法提高模型的泛化能力等。
3.应用创新:将本研究成果应用于实际问题中，例如，开发植物识别APP，或构建植物图像检索系统等，为植物分类研究提供practicaltool。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘建华, 张立新, 周清华, 等. 基于多特征融合与改进 PSO-SVM 的植物叶片识别[J]. 农业工程学报, 2018, 34(13): 170-177.
2. 张宁, 王科, 潘春香. 基于多特征融合的植物叶片识别研究综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(10): 2943-2950.
3. 郭静, 张录达, 王春晓, 等. 基于深度学习的植物叶片识别方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 1-11.
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