1. 本选题研究的目的及意义
叶类蔬菜是人们日常生活中不可或缺的重要食物来源，其富含多种维生素、矿物质和膳食纤维，对维持人体健康具有重要意义。
随着农业现代化的发展和人们对食品安全与营养需求的不断提高，叶类蔬菜的精准分类在农业生产、市场销售、膳食指导等方面都展现出越来越重要的作用。
本选题旨在利用计算机视觉技术，对叶类蔬菜进行自动化分类，以提高分类效率、降低人工成本、避免主观误差。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于图像分析的农产品分类技术取得了显著进展。
叶类蔬菜作为一类重要的农产品，其分类问题也受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
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.叶类蔬菜图像数据集构建:收集和整理包含多种常见叶类蔬菜的图像数据，并对图像进行预处理，例如去噪、分割、归一化等，以构建用于模型训练和测试的数据集。
2.颜色特征提取:研究和分析适用于叶类蔬菜分类的颜色特征提取方法，例如颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研与分析:对叶类蔬菜分类、图像预处理、颜色特征提取、形状特征提取、分类器设计等方面的国内外研究现状进行系统调研和分析，为研究方案的设计和实施提供理论依据。
2.数据集构建与预处理:收集和整理包含多种常见叶类蔬菜的图像数据，构建用于模型训练和测试的数据集。
对图像进行预处理，包括去噪、分割、归一化等，以提高图像质量，减少噪声干扰。
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.构建大规模、高质量的叶类蔬菜图像数据集:针对现有叶类蔬菜图像数据集规模较小、种类单一的问题，本研究将构建一个包含更多种类、更大规模、更高质量的叶类蔬菜图像数据集，为后续研究提供数据基础。
2.探索颜色和形状特征的有效融合方法:针对单一特征难以准确描述叶类蔬菜的问题，本研究将探索颜色特征和形状特征的有效融合方法，构建基于多特征融合的叶类蔬菜分类模型，以提高分类精度和鲁棒性。
3.优化分类模型，提升分类性能:针对现有叶类蔬菜分类方法在处理复杂背景、光照变化等情况下分类精度不高的问题，本研究将优化分类模型，例如采用深度学习算法、集成学习算法等，以提升分类性能。
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.李庆茂,李晓静,王勇,等.基于机器视觉的黄瓜叶片病害识别方法[J].农业工程学报,2021,37(11):157-164.
2.刘文印,张艳,李亚茹.基于深度学习和机器视觉的蔬菜种类识别[J].农业机械学报,2020,51(S1):379-386.
3.王贺,陈天恩,毛罕平,等.基于改进Faster R-CNN模型的蔬菜目标检测[J].农业工程学报,2023,39(1):163-171.
