菊花为头状花序,其花型复杂多样,人眼很难识别。与传统形态学分析相比,计算机视觉与图像处理使数据采集过程更高效准确,能提取和挖掘人工难以测量的复杂图像特征。图像纹理特征可以反映物体表面结构的排列规律,特别是可以识别菊花不同品种处于不同开放程度时小花排列方式和状态,为菊花品种鉴定和分类提供了一个解决方案。为了探讨图像纹理的局部二值特征(Local Binary Pattern,LBP)对菊花品种识别和分类的效果,为菊花的鉴定和分类提供计算机视觉与图像处理的技术和方法,本研究选择了24个菊花品种,利用展开图像处理方法,将菊花展开图像划分为内、中、外3个图像区域,对各区域提取相应LBP纹理特征,进行主成分分析和聚类分析。结果表明,LBP纹理特征分析方法可以快速地识别菊花的花型和舌状花瓣型。这一结果证明,利用图像纹理特征对菊花品种进行识别和分类具有可行性。