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1、基于数字图像处理技术测定植物叶片属性一、实验名称：基于数字图像处理技术测定植物叶片属性。二、实验H的1.掌握并熟练使用matlabR2014b软件；2.采用合适的分割方法对原图片进行图像分割，获取H标叶片；3.将分割后的图片进行去噪增强处理；4.通过matlab软件来测定H标叶片的属性；5.通过手工网格法计算出H标叶片实际属性，并与实验结果对比修改。三、实验原理实验通过手动网格法测出叶片实际面积值，并与通过matlab图像处理计算出的实验面积值对比，研究测试运用matlab图像处理技术提取叶片面积的
2、可行性。实验中，将己知属性的小方格（lcm*lcm）作为参照物与所测叶片置于同一平面的白纸上，用手机相机获取图像。由于数字图像都是由一个个像素点组成，可以根据像素点比例和参照物属性求出植物叶片属性。叶片面积计算公式如下：口十片像素数式1:叶片面积=参照物面积X参照物像素数叶片周长计算公式如下：叶片实验周长式2:叶片周长=参照物周长X参照物实验周长四、实验步骤（1）网格测面积手工制作网格纸一张（最小格边长5mm），将叶片轮廓描于纸上，计算轮廓所占方格数（未占满格的均按半格计算），得出实际面积约为24c
3、m2。用一根细线围绕叶子一周，然后拉直，测其周长为22.2cm。图1:获取的原图片(黑方格为参照物)图2:网格法求叶片实际面釈(2)matlab图像处理提取叶片属性1、图像灰度处理灰度阁图3:灰度图像2、中值滤波中值滤波图4:中值滤波3、二值化二也化图5:二值化图像4、颜色反转颜色反转5、提取边缘6、填补边缘空隙堝充中染的阁像7、图像切割对分割后的图像进行图像切割，平均分为三份（如图6、7）。图6:切割后的叶/f图像图7:切割沿的参照物图像8、分别计算目标叶片和参照物图像的像素数由于分割后的图像均为
4、二值图像(0和255)，所以目标叶片和参照物图像的像素数可以运用sum()函数列出以下式子得出：参照物像素数=sum(sum(参照物图像))/255;目标叶片像素数=sum(sum(目标叶片图像))/255;9、分别计算目标叶片和参照物的实验周长首先运用bwconncomp函数分析滤波后图像的连通域个数，然后运用regionprops函数计算各连通域周长。五、结论分析通过式1、式2得出叶片实验面积为：23.626692cm周长21.697166cm。面税为23.626692平方厘米叶子周长为21.
5、697166厘米A»图8:实验结果截图与网格法得出的实际面积约为24cm2对比，误差为0.37cm2,周长的误差则为0.5cm，误差较小，可以接受。六、实验代码a=imread(’leaf.jpg’〉；figure,imshow(a);title('原图像1〉;b=rgb2gray(a);figure,imshow(b);title('灰度图')；c=medfilt2(b);figure,imshow(c);title('中值滤波1>;level=graythresh(c);d=im2bw(c,le
6、vel);figure,imshow(d);title('二值化')；e=imcomplement(d);figure,imshow(e);title(1颜色反转’)；imagel=edge(e,1sobel1);image2=edge(e,1roberts1;image3=edge(e,1prewitt1);imaged=edge(e,1canny1;figure;subplot(2,2,1);imshow(imagel);title(丨soble闻像边缘提取1)subplot(2,2,2);im
7、show(image2);title(’roberts图像边缘提取1>subplot(2,2,3);imshow(image3);title(’prewitt闷像边缘提取’)subplot(2,2,4);imshow(image4);title(’canny图像边缘提取•〉I=strel(’line’，3,90);H=strel(1line1,3,0);t=imdilate(image4,[IH]);figure,imshow(t);title('填补边缘缝隙的图像1>;filled=imfill(
8、t,'holes*);figure,imshow(filled);title('坡充空隙后的网像1);SeD=strel(1diamond’，1〉；final=imerode(filled,SeD);final=imerode(final,SeD);figure,imshow(final);title(’平滑后的图像•)；%阁像平均切割为三份[x,y]=size(final);%求陶像大小imwrite(final(1:x,round(y*2/3):y),’方块.jp
