观赏菊因其色泽艳丽、形态多样而深受广大爱菊人士的喜爱,然而观赏菊品种多样,仅国内就有3000多个品种,这给爱菊人士乃至研究人员识别观赏菊品种带来了非常大的困扰。目前,观赏菊的品种识别主要依靠专业人员利用专业知识来实现,要求具备丰富的实践经验,或者利用相关文献说明进行比对。这些方法不仅操作复杂、效率低下,而且要求操作者了解每一个观赏菊品种的属性特点,难度较大。因此,探索利用计算机技术识别观赏菊品种具有特别的价值。本文研究了利用数字图像处理技术识别观赏菊品种的方法。首先设计了一套观赏菊图像采集系统,可以消除因环境光线不稳定给图像质量带来的影响,并为观赏菊图像提供简单的图像背景。然后针对观赏菊自身的特点,分别从颜色、形状和纹理三个方面来提取观赏菊特征。关于颜色特征方面,基于HS色盘空间提取其颜色成分特征,并利用平坦度描述其颜色空间特征;形状特征方面,引用凸包的概念,采用凸包周长比和凸包面积比来描述观赏菊的形状特点;纹理特征方面,基于灰度共生矩阵,计算其能量、熵、对比度和相关性等相关参数作为纹理特征描述。融合提取到的特征,构建成一个14维的特征向量。采用KNN分类器和SVM分类器对20个观赏菊品种进行识别验证,发现两个分类器都具有较高的正确识别率,其中KNN分类器识别效果更好,可达到92.17%。最后在软件设计过程中,增加了观赏菊品种推荐功能,该功能在算法得出最优识别结果的基础上,推荐与被识别对象最相似的三个观赏菊品种,结合该方法,系统可以校正品种的错误识别情况,极大地提高了最终的正确识别率。