植物叶片图像分析方法的研究与实现

摘要

农业是我国国民经济的基础。提高农业生产效率和自动化程度是实现农业自动化的根本途径。随着数字图像处理技术的发展和计算机处理速度的迅速提高，数字图像处理技术已在许多领域得到广泛地应用。利用飞速发展的图像处理技术改造传统农业，提高农业生产的科技含量，用现代科技知识武装传统农业，已是越来越多农业工作者的共识。本文选取植物叶片为研究对象，运用数字图像处理技术进行分析，提取叶片形状参数，以便分析作物生长情况，指导农业生产。 通过对叶片图像的分析，提出了叶片图像预处理、叶片轮廓提取和叶片参数计算的方法，并对相关的图像处理技术作了研究。 在图像预处理阶段，针对叶片图像特点，对现有的图像增强方法进行研究和分析，采用了处理速度较快、平滑效果好的的门限递推中值滤波对图像进行平滑处理。通过阈值化处理取得叶片二值图像，并利用图像形态学处理进一步改善了图像质量。 在叶片分析阶段，研究了已有算法，并结合连通区域标记，对轮廓跟踪算法进行了改进。改进的算法在区域标记的基础上对叶片轮廓进行跟踪，减少跟踪过程中扫描图像的次数，提高跟踪的速度，并且能够准确地提取叶片图像的外轮廓。 根据区域标记和轮廓跟踪的结果，提出了叶片参数获取的方法，并对获取的参数进行的对比分析，结果表明本文所采用的参数提取方法达到系统对精度的要求，是有效可行的。选择了几个参数作为特征参数，对叶形进行了简单的分类识别。综合采用上述方法，本文设计实现了一个植物叶片分析系统。

目录

文摘

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声明

1绪论

1.1问题的提出

1.2国内外研究现状

1.3课题来源

1.4本文研究内容

1.5本文结构

2叶片图像的采集

2.1硬件条件

2.2利用TWAIN连接扫描仪

2.2.1 TWAIN规范

2.2.2扫描叶片

2.3 BMP文件格式

2.4小结

3叶片图像预处理

3.1直方图

3.2叶片图像灰度化

3.3叶片图像去噪

3.3.1常用的图像平滑法

3.3.2中值滤波的改进算法

3.4叶片图像分割

3.4.1边缘检测

3.4.2常用边缘检测算子实验结果

3.4.3直方图门限化分割

3.5形态学处理

3.5.1腐蚀与膨胀

3.5.2开运算与闭运算

3.5.3叶片图像形态学处理

3.6小结

4叶片形状分析

4.1叶片标记

4.1.1连通区域标记

4.1.2灰尘区域消除

4.2叶片轮廓提取

4.2.1链码

4.2.2传统的轮廓跟踪算法分析

4.2.3一种改进的边界跟踪算法

4.3叶片参数计算

4.3.1面积和周长的计算

4.3.2叶长、叶宽的计算

4.3.3其他参数的计算

4.4叶片分类研究

4.4.1模式识别

4.4.2特征选取

4.4.3叶形识别

4.5小结

5系统实现

5.1系统框图

5.2系统功能模块

5.3小结

6总结与展望

6.1本文总结

6.2进一步的工作

致谢

参考文献