一、课题解决的问题
中药是我国传统医学中重要的组成部分，中药植物种类繁多，正确地辨识中药植物是中医药学中的关键环节。利用原草药叶片特征识别中药种类，是最常用的中药识别方法之一。传统的人工识别更依靠工作人员的经验，具有一定的主观性；而叶片由于其独特的平面性结构使其适合进行计算机图像处理，使用图像识别技术来改进传统的叶片识别工作能够使识别结果更加科学客观，因而具有极大的研究意义。
目前基于Matlab的边缘识别已经有前人丰富的研究经验，有几种常见的算法和相对应的改进算法。本文探讨的便是基于Matlab的叶片图像鉴别技术。在这方面资料表明，中草药叶片基于Matlab图像识别技术已经有大量尝试，采用不同的识别技术，得到了不同的结果，从而各有优缺点。本文希望对此类型文献归纳总结，并自己重新验证各类算法，清晰地整理比较各个算法的最终效果，并尽量在前人的基础上探寻适合叶片图像识别的最佳方法，提高效率和准确性，为中药识别的信息化作出贡献。
二、研究方法和技术路线
本课题研究方法如下：
1、基础学习：寻找资料文献，学习Matlab图像识别技术，了解各个算法在普通图像识别上的表现；
2、文献研究法：广泛搜索整理所有课题相关文件，从中归纳出现在用于中草药植物叶片图像识别的方法，并对这些方法的优缺点、精确度等进行比较；
3、重建验证：文献查找的算法进行比较后，在计算机上使用Matlab实际验证各种的效率。本文将选择中药原叶片图像数据库中一定数量的图像亲自实验各算法能达到的精确度，控制变量，各算法及其改进算法间利用同一组图像进行实验；
4、结果整理：将结果绘制成表格形式方便比较，总结结论，并探索是否有更加合适的算法组合。
三、论文课题研究进度安排
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