毕业论文--图像处理技术

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1、第25页湖南大学毕业设计(论文)1绪论1.1课题背景及目的随着信息化技术的发展，图像处理广泛应用于医学、生物学、工业、农业及军事等各个领域，并取得了巨大的成功和经济效益。利用数字图像处理技术面对实际应用的需求时，许多问题不要求其输出结果是一幅完整图像的本身，而是将经过一定处理后的图像再分割和描述，提取有效的特征，进而加以判决分析。利用数字图像处理技术的这种思路指导农业生产，合理利用资源，减少劳动成本，保护环境，提高农业生产的科技含量，对于促进我国农业经济的发展以及帮助解决生态研究问题有着重要的意义。叶片是植物重要的器官之一，

2、植物的叶片特征是识别植物的重要和常用形态特征，是认识和识别植物的基础和出发点。选取植物叶片为研究对象，建立方便、快速、准确的植物叶片分析方法，提取出叶片等相关参数，对于实现相关的农业生产和生态管理的自动化起重要作用。本文能够根据扫描仪所采集的形状狭长的植物叶片（如竹叶）图像，提取出叶片的主对称轴，并计算出中轴长度以及沿中轴的叶片宽度分布等特征。通过这一设计，巩固有关图像处理的基本知识，掌握并实现常见图像文件的读写、二值化、数学形态学处理、连通域提取等基本图像处理方法，并了解和初步掌握测量不确定度的评定方法。1.2国内外研究状

3、况数字图像处理技术日益成熟和完善，但在植物学领域上的应用还处于起步阶段，一般都是利用图像处理的现成技术。1.2.1国外研究概况Clarke等人在用叶片数字图像测量叶面积方面进行了研究,将叶片从植株上分离后,再对其进行拍照并将照片输入计算机,通过图像处理进行测量[1]。Guyer等人提取了叶片的面积、周长、长宽度等17种简单的叶片形状特征进行定量地描述,然后转化为13个高层特征进行定性地描述,最后对植物进行测试[2]。Meyer第25页湖南大学毕业设计(论文)等人利用相互垂直的两个相机获取作物图像的二维信息,再变换到三维坐标空

4、间中。实现对作物节点间距、叶柄长度、茎秆直径、叶片倾斜角等特征的测量[3]。McDonaldT等人将数学形态学应用于谷粒大小分布检测、叶片形状识别和牛肉纹理分析,实验表明形态学变换可以把图像变换为易于理解的图像,利用几个简单的形态学算子就可以实现复杂的图像处理过程[4]。HumphriesS等人将作物的彩色信息和几何特征相结合用于对叶片、茎秆、主茎、嫩芽等各个部分的识别。先利用图像跟踪算法把植株分成具有相似几何特征的各个部分,然后再结合色彩信息利用贝叶斯分类器对其进行分类[4]。1.2.2国内研究概况在国内图像处理技术应用于

5、植物学的识别和研究的情况较少且起步比较晚。但仍取得了一定的效果。宁素俭等研究了利用链码描述作物、果实等轮廓的周长、宽度、长度、面积、惯性矩等形状特征参数的方法,并结合实例给出编程方法[5]。纪寿文等利用图像处理测得的投影面积、叶长、叶宽等形状描述参数,对苗期的玉米和杂草进行识别,确定杂草的分布密度,为精确喷洒除草剂提高依据[6]。郭斯羽等提出了一种用于植物叶片图像骨架提取的去毛刺的方法，对于骨架提取过程中对于毛刺的去除具有重要的参考意义[7]。张静等通过对叶片轮廓进行分析,确定了6个阈值对叶裂进行精确分类,最后提取出叶裂排列

6、方式、叶裂数和叶裂程度三大特征[8]。叶片常用的特征基本可以划分为形状和纹理特征，纵观国内外对于植物叶片特征的研究技术,选用的特征主要是基于叶片形状的全局几何特征进行描述和识别分析，虽然目前对植物叶片分析处理的方法已有很多并已取得了一定研究成果,但仍存在几个主要问题：(1)关于图像处理技术在植物叶片上研究算法很多，但不同研究者有不同解决问题思路，所以很难比较不同算法的性能优劣；(2)当前对于植物叶片的识别多涉及叶片的面积、周长和轮廓等全局几何特征参数测量。然而，对于叶片中轴长度以及沿中轴的叶片宽度分布等特征，目前都还没有较完

7、善和便于实现的测量方法。第25页湖南大学毕业设计(论文)1.3课题研究方案1.3.1课题设计的流程图完整的狭长型叶片图像采集叶片图像灰度化并进行滤波处理叶片图像阈值分割，获取二值图像提取叶片区域骨架利用最小外接矩形，确定骨架上中轴的起点和终点深度优先搜索算法搜寻骨架路径确定骨架路径确定叶片中轴叶片中轴的折线拟合与长度计算第25页湖南大学毕业设计(论文)1.4课题研究内容及论文构成1.4.1本文研究内容本课题主要是对狭长型的植物叶片图像进行处理，对叶片特征进行识别并获得相关叶片参数。本文研究内容如下：1.叶片图像获取：图像获取

8、就是图像的数字化过程，利用扫描仪采集狭长型叶片的图像，记录下扫描时的物理分辨率。要对图像进行处理和分析，首先要将图像读入到计算机当中。2.叶片图像预处理：由于图像获取过程中存在各种不确定因素的影响，首先要对图像进行预处理，消除干扰影响，才能用于图像分析。主要包括图像的平滑处理，采用中值滤波