分水岭算法及其在作物病害叶片图像分割中的应用.pdf

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1、中国科学技术大学硕士学位论又分水岭算法及其在作物病害叶片图像分割中的应用作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：任玉刚模式识别与智能系统张建研究员二O一二年五月二十日燃缎UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeWatershedAlgorithmandItsApplicationinSegmentationofCropDiseaseLeafImageAuthor’SName：YugangRenSpecial

2、ty：PatternRecognitionandArtificialIntelligentSupervisor：Prof．JianZhangFinishedtime：May20m，2012中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：堑圣因垫签字日期：笪羔。‘!』中国科学技术大学学位论文授权使用

3、声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。K隆开口保密(——年)作者签名：堡翊立签字日期：坠i∑!曼；』导师签名：型虫签字日期：№△，6，l摘要在作物的农业生产中，病害是影响作物产量的重要因

4、素。因此，农作物生长过程中病害的防治就成了一个关键问题。近些年来，计算机图像处理以及模式识别理论有了很大的发展，使得在计算机上对作物病害进行智能化诊断成为了可能。图像分割作为一个关键的阶段，其效果直接影响着后期的特征提取和病害识别，因此，准确无误地分割出病害叶片上的病斑是至关重要的。近年来，分水岭图像分割方法因其在处理图像分割问题时表现出的良好性能而成为图像分割领域的研究热点之一。分水岭算法分割精度高，算法简单易实现，并且能产生单像素宽度的连续边界，使得分水岭算法得到了极其广泛的应用。由于分水岭算法的这

5、种特点，和其他分割算法相比，它的分割结果通常更加稳定。但是，分水岭算法也有其不足的地方。由于其精确性，容易对噪声敏感从而产生“过分割”现象，即分割区域被划分的太细，使得分割结果失去了实用价值。针对这个问题，可以通过预处理来降低图像的噪声，这在一定程度上可以减少过分割的区域。目前常见的消除过分割的方法有两种：标记控制和区域合并。区域合并由于其计算量较大，需要对过分割的结果按照合并规则进行扫描合并，因此并不可取。标记控制的方法在图像上提取前景标记和背景标记，前景标记标识着目标，背景标识则表示背景区域。通过这

6、种方法，一副图像被划分为若干幅小图像，每-哥lJd,图像由背景区域表示，其内部含有唯一的一个前景标识。然后针对每个小区域采用分水岭算法，最终得到分割的结果。本文采用黄瓜病害叶片为例，探讨基于标记的分水岭算法在作物病害叶片图像分割中的应用。研究发现，直接采用基于标记的分水岭算法对黄瓜叶片进行分割，无法得到满意的结果。为了提高黄瓜病害叶片图像分割的准确性，采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。标记选取的准确性，直接影响到分水岭算法的分割效果，本文对前景标记和背景标记的提取方法进行改进。针对前景标记，

7、对其进行过滤从而消除伪标记；针对背景标记，为了保证图像边缘信息的完整性，直接在原图上进行背景标记的提取。采用改进后的方法对黄瓜叶片进行图像分割，能够取得满意的结果。考虑到目光条件下拍摄的黄瓜病害叶片都具有复杂的背景，这些复杂背景往往会使得常见的分割方法失效。为了解决这个问题，本文进一步提出了一种针对复杂背景的方案。该方案通过多重形态学变换来消除大部分背景，然后消除图像的边缘部分，最后再采用基于标记的分水岭算法进行图像分割。采用该方法对具有复杂背景的黄瓜病害叶片图像进行分割，也取得了良好的效果。摘要关键词

8、：分水岭标记控制数学形态学图像分割复杂背景AbstractDiseaseisanimportantfactoraffectingcropyieldsintheagriculturalproductionofcroDs．Therefore，thepreventionandtreatmentofdiseaseinthecropgrowtnprocessbec锄eakeyissue．Inrecentyears，withthedeVelopment