matlab的杂草图像处理技术及分析研究的论文

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1、本科毕业论文杂草图像处理技术及应用学院：计算机与信息工程学院专业：计算机科学与技术专业学号：071010376姓名：乌文泽指导教师：薛河儒职称：教授论文提交日期：二О一一年六月摘要图像分割是图像处理中的一项关键技术，其目的是将目标和背景分离，为后续处理提供依据，其结果直接影响到其后的信息处理过程。到目前为止，对图像分割的效果好坏，还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的。本文研究不同分割方法对同一副图像进行分割后的定量比较。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。灰度阈值法是一种常使用的分割方法。图像阈值化处理的实质是一种图像灰度级的非线性运算，阈值处理可用

2、方程加以描述。通过选取阈值将目标与背景分离出来。聞創沟燴鐺險爱氇谴净。分水岭变换是一种数学形态学图像分割方法，它可以得到精确的边缘，即连续、封闭、单像素宽的边缘。但是它的主要缺点就是对噪声十分敏感，很弱的噪声就会造成严重的过分割现象，致使分割结果出现大量的零散区域。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。本文是用实验的方法，针对农田植物与土壤对比比较强烈的情况，将其背景与植物分离。利用不同算法对同一幅图像进行分割，然后对其效果进行定量比较，从而确定一种分割效果较好的方法。酽锕极額閉镇桧猪訣锥。关键词：图像分割颜色特征灰度阈值法分水岭算法定量评价AbstractImagesegmentatio

3、nisakeytechnologyofimageprocessing,anditspurposeistoseparatethetargetfromthebackground.Itmakesfurtherimageanalysisandcomprehensionpossible.Butsofar,thereisnotaunifiedevaluationcriterionabouttheeffectsofimagesegmentation.Theeffectsofsegmentationaredifferentwithdifferentsegmentationmethods,a

4、ndtheeffectsarealsodifferentwithagivensegmentationmethodatdifferentcolorspaces.Thispaperstudiesdifferentsegmentationmethodforthesameviceimagesegmentationquantitativecomparisonafter.彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。Graythresholdvaluemethodisafrequentlyusedsegmentationmethod.Imagethresholdprocesssessenceisakindof

5、imagegrayscalenonlinearoperations,thresholdprocessingcanbeusedtodescribeequation.Bychoosingthresholdwilltargetandbackgroundisisolated謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。Thewatershedisanimagesegmentationmethodbasedonmathematicalmorphology.Itgetsthepreciseedgewhichiscontinuous,closedandsingle-pixel.Themainlimitation

6、ofwatershedtransformistheover-segmentationduetoitssensitivitytonoise;eventheverythinnoisewillleadtoalotofscatteredandmeaninglessregions.厦礴恳蹒骈時盡继價骚。Thispaperistousethemethodofexperimentalcomparisonforfarmlandplantsandsoilmoreintense,willitsbackgroundandplantseparation.Usedifferentalgorithms

7、onthesameimagesegmentation,thenitseffect,thusdeterminequantitativelycompareasegmentationeffectgoodmethod.茕桢广鳓鯡选块网羈泪。Keywords：ImagesegmentationColorcharacteristicsGrayscalethresholdvaluemethodWatershedalgorithmQuantitativeevaluation鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。目录1引言1籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。2