1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
研究意义 植物作为自然界的重要生物组成之一，在人类的生活发展中起着重要作用，更是在农业生产中占据了重要部分。
我们日常食用的瓜果蔬菜，织造业中使用的棉絮等等，无不体现了植物对于人类的重要作用。
而植物种类的识别，则对我们区分植物科属，探索植物亲缘，研究植物的进化等方面上有着重要的意义。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标（1）建立不同植物的叶片图像库（2）获得叶片的形状特征和纹理特征，建立植物叶片特征库（3）根据植物叶片特征库设计出植物种类识别系统 研究内容（1）获取不同种植物的叶片图像，建立植物叶片图像数据库（2）设计植物叶片形状、纹理特征提取算法 ①背景分割：通过最大类间方差法分隔门限将叶片图像从背景中分割出来。
②形状特征提取：采用canny算子结合自动阈值分割的方法获取植物的叶片轮廓，进一步计算出叶片区域的一下几个几何参数：纵横轴比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比、球形性、圆形度、偏心率、形状参数、周径比、叶状性等10个参数作为叶片的形状特征。
③纹理特征提取：采用灰度共生矩阵法，由于图像质感依赖于方位，基于不同的像素相对角度(0,45,90, 135)，计算四种不同的矩阵，每个矩阵通过概率密度函数计算出不同的纹理参数，分析样本随时间变化的灰度共生矩阵的能量平均、均匀性平均、惯性平均、熵平均和相关平均等5个矩阵的数字特征，获得叶片的纹理特征。
3. 研究的方法与方案
研究方法（1）阅读相关文献、书籍以及学术论文等。
（2）获取指导老师的帮助指导。
（3）利用网络资源获取不同种植物的叶片图像，建立图像库，以此为基础设计分割算法、特征提取算法和识别算法。
4. 研究创新点
特色或创新之处国内对于利用图像处理技术进行植物种类识别方面较于国外而言还停留在对单种或少数几种植物的叶片识别上，而本项目将对超过50种植物的叶片进行处理分析，尽可能达到较高的识别率。
其次本项目摆脱了常用的Matlab环境，而选择在更优秀稳定的OpenCV环境下进行程序设计与研究。
5. 研究计划与进展
2015年10－11月：选题并搜集相关资料。
2015年12月：开题报告。
根据指导老师的建议对书研究方向进行进一步完善与修改。
