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基于Matlab图像处理求番茄叶面积【8500字】【优秀机械毕业设计论文】

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基于 matlab 图像 图象 处理 番茄 叶面积 优秀 优良 机械 毕业设计 论文
资源描述:

文档包括:
说明书一份,21页,8500字左右.
开题报告一份.

毕业论文中文摘要

基于Matlab图像处理求番茄叶面积
摘要: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。与同组使用photoshop图像处理法测定结果相比较,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。

关键词:Matlab图像处理 叶面积

毕业论文外文摘要

Based on Matlab image processing Request Leaf area of tomato

Abstract
This paper presents a quick access to blades using digital camera images, and then calculated using Matlab for image processing of leaf area measurement method. Extensive use of Matlab image processing functions and powerful graphics capabilities for processing of tomato leaves to obtain the ideal image, and finally measured the area of tomato leaves. With the same group use photoshop image processing method software comparison,
Matlab image processing has a strong determination of the feasibility of leaf area can be quickly and accurately measure the leaf area, this method of non-destructive measurement of plant leaves, and To ensure accuracy.

Keywords:Matlab image processing leaf area

目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
2 测定原理 2
3 番茄叶图像处理计算叶面积的实现过程 2
3.1 Matlab简介 3
3.2 图像的获取 3
3.3 图像预处理 4
3.3.1去除对精确计算叶面积有影响的不利因素 4
3.3.2 调整图像大小 4
3.4 图像灰度变换 5
3.5 图像分割 5
3.6 调节图像对比度 7
3.7 边缘检测 8
3.8 图像形态学处理 10
3.8.1 填补缝隙 10
3.8.2 填充 10
3.8.3 平滑 11
3.9 图像中值滤波 12
3.10 标记 13
3.11计算叶面积 14
4 结果与分析 14
4.1测量方法精度验证 14
结论 16
参考文献 17
致谢 18

毕业论文题目 基于Matlab图像处理求番茄叶面积

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。 

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确无损的测量。
在本文中,我们首先把用普通数码相机采集到的番茄叶图像输入计算机,然后利用MATLAB丰富的图像处理函数和强大的图形处理功能对其进行处理获得较为理想图像,最后测量出番茄叶的面积。与photoshop图像法的测定结果相比较,Matlab图像处理软件测定叶面积具有很强的可行性,并且我还在试图寻找一种更为简便、快速并能准确计算叶面积的方法,为植物生长实验提供更加准确的数据。
本课题研究内容:
在本文中,我们首先把用普通数码相机采集到的番茄叶图像输入计算机,然后利用MATLAB丰富的图像处理函数和强大的图形处理功能对其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图像处理软件测定叶面积具有很强的可行性,并且我还在试图寻找一种更为简便、快速并能准确计算叶面积的方法,为植物生长实验提供更加准确的数据。
本课题研究方案:
(1)获取图像:叶面积的测量系统硬件部分主要有成像设备、计算机、参照物以及测量所用夹具。成像设备选用普通的数码相机(300万像素以上),借助于数码相机来获取图像,可以不破坏叶片的群体结构,真正地检测叶片的生长规律。
(2)图像预处理:由于叶片面积像素在获取过程中会有各种因素的影响,所拍摄的叶片效果不可能尽如人意,有可能出现毛刺,噪音,孤立点等影响图像质量的问题,所以需要首先对植物叶片图像进行各种处理。
(3)图像分割:本文所研究的番茄叶片通过阈值法不能很好的把图像进行分割,所以在本文中将采用差分法进行图像分割。
(4)边缘提取:边缘检测是所要提取目标和背景的分界线,提取出边缘才能将目标和背景分开,因此边缘检测技术对于数字图像处理十分重要。
(5)标记:调用bwlabe函数寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。
(6)计算叶面积:通过测量原理公式求出叶面积。
研究的创新之处:
在本文中,我们首先把用普通数码相机采集到的番茄叶图像输入计算机,然后利用MATLAB丰富的图像处理函数和强大的图形处理功能对其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图像处理软件测定叶面积具有很强的可行性,并且我还在试图寻找一种更为简便、快速并能准确计算叶面积的方法,为植物生长实验提供更加准确的数据。

研究过程(含完成期限)
2010年12月20日至2011年1月29日 查阅、收集整理相关资料
2011年3月5日至5月3日 进行实验,记录数据
2011年5月4日至2011年5月15日 整理、分析实验数据, 撰写毕业论文
2011年5月16日至2011年5月26日 完成论文内容,与导师交流、讨论、修改论文
2011年6月5 定稿
2011年6月15日 论文答辩


内容简介:
毕 业论文中文摘要 基于 像处理求番茄叶面积 摘要 : 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 行 图像处理 计算叶面积 的测量方法。 利用 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 同组使用像处理法 测定结果相比较, 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。 关键词 : 像处理 叶面积 毕业 论文 外文 摘要 of a to of of to of a of of be of of o 录 1 引言 . 1 究背景 . 1 究意义 . 1 2 测定原理 . 2 3 番茄叶图像处理计算叶面积的实现过程 . 2 介 . 3 像的获取 . 3 像预处理 . 4 除对精确计算叶面积有影响的不利因素 . 4 整图像大小 . 4 像灰度变换 . 5 像分割 . 5 节图像对比度 . 7 缘检测 . 8 像形态学处理 . 10 补缝隙 . 10 充 . 10 滑 . 11 像中值滤波 . 12 记 . 13 算叶面积 . 14 4 结果与分析 . 14 量方法精度验证 . 14 结论 .
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