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基于Matlab图像处理的番茄叶面积测量设计开题报告.doc基于Matlab图像处理的番茄叶面积测量设计开题报告.doc

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本科生毕业论文开题报告题目基于Matlab图像处理的番茄叶面积测量学院名称专业名称年级学生姓名学号指导教师职称年月日本科生毕业论文选题审批表毕业论文题目基于Matlab图像处理求番茄叶面积指导教师职称学生具备条件熟练运算的能力,以及独立分析问题的能力选题完成形式毕业论文内容简要:本文提出了一种利用数码相机快速获得叶片图像,然后使用Matlab进行图像处理计算叶面积的测量方法。利用MATLAB丰富的图像处理函数和强大的图形处理功能对番茄叶进行处理获得较为理想图像,最后测量出番茄叶的面积。与传统测定方法剪纸称重法的测定结果相比较,Matlab图像处理测定叶面积具有很强的可行性,能快速准确的测量出叶面积,该方法实现了对植物叶片的非破坏性测量,并能保证测量精度。系主任签字:年月日院长签字:年月日选题的依据及意义(包括课题的理论价值和实践价值;国内外的研究概况等):叶片是植物进行光合作用的主要器官,是生态系统中初级生产者的能量转换器。叶片性状特征直接影响到植物的基本行为和功能。叶面积是植物研究中的一个常用指标,是生理生化、遗传育种、栽培等方面研究经常考虑的重要内容。叶面积的大小决定着光合有效辐射的大小,叶面积的大小直接影响到植物生产力的高低,叶面积大小对植物抗逆性影响很大,叶面积的变化也直接影响植物水分生理的变化过程。因此,探讨准确快速测算叶面积的方法,对于指导农业生产实践活动,制定高产、优质和高效的栽培技术措施具有积极的意义。目前常用的叶面积测定方法主要有网格法、复印称重法、测定叶片长宽建立回归方程法、系数法、叶面积测量仪等。其中网格法测量的精度较高,但是速度很慢,耗时多。称重法比较烦琐,不能精确测定单片叶子的面积,且误差较大。并且,传统的方法都需要从植物上采集大量的功能叶片,进行破毁性测量,这或多或少的对植物造成了一定程度的伤害,进而会影响到农学试验的连续性。虽然这几种测定方法已经在传统农业研究中得到广泛应用,但是它们仍然存在着测量精度低、测量范围小、仪器设备昂贵、操作烦琐的特点。随着计算机图像处理技术水平的提高,图像处理技术被广泛应用到农林业工程领域,具有操作实时、结果准确的特点,可节省大量的人力、物力和时间。鉴于传统叶面积检测法的缺点和计算机图像处理技术的优点,研究人员开始探索用图像处理技术来检测叶面积的方法。而本研究利用Matlab图像处理技术对植物叶面积进行快速准
编号:201311130923433708    类型:共享资源    大小:37.00KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-13
  
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