原稿！！基于Matlab图像处理求番茄叶面积
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本科生毕业论文 开题报告 题 目 基于 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 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 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。与传统测定方法剪纸称重法的测定结果相比较， 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。 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 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 像法 的测定结果相比较， 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， 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 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， 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 指导教师意见 指导教师签名： 年 月 日 教研室意见 教研室主任签名： 年 月 日 院系意见 主管领导签名： 年 月 日 毕业论 文成绩单 院系 专 业 入学时间 学号 学生姓名 班 级 周数 起止日期 指导教师 职 称 论 文 题 目 基于 像处理 求 番茄叶面积 指 导 教 师 评 语 建议成绩 指导教师签名 年 月 日 评 阅 人 评 语 建议成绩 评阅人签名 年 月 日 答辩与评分 综合成绩 答辩小组 负责人签名 年 月 日 毕 业 论 文 题 目 ： 基于 像处理求番茄叶面积 作 者 ： 学 号： 专 业 ： 班 级 ： 指导老师 : (姓 名 ) (专业技术职务 ) 评 阅 者： (姓 名 ) (专业技术职务 ) 年 月 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 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 ： 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 . 3 像的获取 . 3 像预处理 . 4 . 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 . 14 4 结果与分析 . 14 . 14 结论 . 16 参考文献 . 17 致谢 . 18 - 1 - 基于 像处理求番茄叶面积 1 引言 究背景 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 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。 究意义 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 - 2 - 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。并且 测定植物叶片面积，往往是研究一些与植物叶片面积相关的生理生化指标首要解决的问题。例如，对小面积叶片的光合速率进行测定时，需要知道这些叶片的实际面积，以此换算标准光合速率。 而且 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。通过对实验数据的比较分析也验证了该文提出方法的可行性。 2 测定原理 本文提出利用计算机图像处理技术对叶面积进行测定。首先 将待测叶片摘下，放于放有参照物的背景底板 上，用透明物压平， 再通过 一定分辨率的数码相机 将 番茄 叶片拍成数码相片， 即将 番茄 叶 片信息转换成了计 算机可识别的图像信息。 由于 数字图像 都是由一个个像素点组成，因此 只要 知 到 每个像素点代表的真实面积后 ， 就 可以通过 番茄叶的像素数求出 其 面积 。 故 叶面积 计算公式如下： 001 (1) 其中 S 代表叶片面积， 表参 照物 的实际面积 ， 1m 代表叶片的像素个数，0 所以 当参照物 的实际面积 积已 知， 再 通过图像处理得到叶片 像素个数 1m 、参照物像素个数0m， 即可 求得 叶片面积。 3 番茄叶图像处理 计算叶面积 的实现过程 如图 1 所示 ， 即为叶面积计算的工作流程图 。先 将 获取后的原 图像 先进行预处理（去除阴影、调整大小），再 由 像转换为灰 度图像 ，然后 再将转换后的灰度图像进行图像分割 二值转换（差方法去除背景），然后通过边缘检测得到精准的叶子轮廓，后经图像形态学处理、中值滤波、标记得到番茄叶的像素个数， 最后 经过 计算得到 番茄叶 片 的 面积 。 - 3 - 图 1 叶面积计算的工作流程图 of of 中 番茄 叶图像的处理 过程 是图像处理法测量其叶面积的关键 ， 所以 ， 本文在获取番茄叶 图像后 ， 应用 件对图像进行处理和分析 。 介 由 司开发的一种主要用于数值计算及可视化图形处理的工程语言。 它是目前国际上最流行、应用最广泛的科学与工程计算软件， 它将数值分析、矩阵计算、 图形图像处理、信号处理和仿真等诸多强大的功能集成在较容易使用的交互式计算机环境中，为科学研究、工程应用提供了一种功能强、效率高的编程工具。 其中 图像处理 中的应用是由一系列支持图像处理的操作函数组成，如几何操作、区域操作、块操作、滤波、变换、图像分割、图像边缘提取、图像增强等，为便于应用，在该软件中形成图像处理工具包。图像处理工具包的函数种类很多：图像显示、图像文件输入与输出、几何操作、像素值统计、图像分析与增强、图像滤波、滤波器、图像变换、图像类型转换等。该工具包与其它一样，使用者可以根据需要 自行编写函数 。 像的获取 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。 计算机必须装有 件，并且可以稳定快速的运行 件 。 参照物是测量中一个关键的设备，本研究中选用一 个 1平方厘米 的方形纸板作为参照 ，它必须要能 与 底板 有很大的颜色差别，并且， 参照物 面积一定要准确 ， 因为参照物 的面积将直接影响测量的精度。测量所用夹具 必须要具备 以下特点 ：能够构建一个与叶片颜色有很大差别的背景，选择白色的纸板。并能使图像形态学处理 获取 图像 中值 滤波 灰度变换 图像分割 预处理 标记 计算面积 边缘检测 调节图像对比度 - 4 - 参照物固定在背景纸板上。 在具体操作过程 中 ， 需要在严格的物距下进行叶片的采样，以保证每个像素代表的真实面积不变， 需要垂直拍摄番茄叶片 ， 而且要求光学器件的线性度高，镜头的焦距不可变， 可见此法 在获取图像上 要求较高。 获取的图像总共有 9 张，其中 8 张是固定在背景纸板上的番茄叶的图像， 1 张是背景图像，即白色纸板。 像 预处理 除 对 精确 计算叶面积 有影响 的不利因素 由于图像是 人工用 数码相机拍摄的，所以获得的图像会 出现很多影响准确计算叶面积 的因素 ，比如 2号叶子在 拍摄时出现 了面积很大的 阴影部分，如果不进行去除阴影处理，那叶片的面积就会偏大，即就算结果 =实际面积 +阴影部分的面积。这样就直接影响了我们的计算精度，造成误差。 所以本文 在这里 运用 件 对图像进行了去除阴影处理。处理前后效果如图 2所示。 通过 运 行 程序计算面积得到： 处理前计算面积为 S=485处理后计算面积为 S=412a)处理前图像 b）处理后图像 图 2阴影处理前后效果对比 调整图像大小 由于图像是由数码相机拍摄获得的，所以获得的图像会很大 （ 3264 2448） ，如果 - 5 - 直接用 行图像处理， 会大大的增加 图像处理 的 工作量，并且 程序运行也 很慢，有时还会出现未响应的情况，这样不仅 不能很快得到想要的图像处理效果，而且可能会使我们得到的数据和图像丢失，进而影响我们 的 计算的速度。因此，我们要先对原始图像进行大小的调整。程序如下： %读入原始图像 %调整原始图像大小 缩小至它的 x y z = %显示调整后的原始图像 （如图 3所示） 调整前图像尺寸为 X=3264； Y=2448； Z=3。调整后的图像尺寸为 X=652； Y=490； Z=3。 像灰度变换 由于 数码相机拍摄到的图像是真彩图像，即 式。为了进行下一步处理，需 要先将真彩图像转换成灰度图像 。 灰度变换是图像增强的另一种重要手段，它可以使图形动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。程序如下： %将 调整后的原始图像转换为灰度图 %显示调整后的原始图像的灰度图（如图 4所示） 图 3调整后的原始图像 图 4调整后原始图像的灰度图 像分割 为了便于计算机自动对图像进行识别和处理，必须进行图像分割。所谓图像分割，就是按照一定的原则，将一副图像分为若干个互不相交的小区域。这些小区域是某种意 - 6 - 义下具有共同属性的像素的连通集合，即集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。图像分割也可以理解为将图像中有意义的特征区域或者需要应用的特征区域提取出来 ， 这些特征区域可以是像素的灰度值、物体轮廓 曲线、纹理特性等。 因此要获取图像中参考物的面积及图像中作物叶片的参数，首先要将参考物目标和叶片目标从原图像中分割出来。 目前，用于图像分割的方法很多， 阈值法是一种简单有效的图像分割法，它用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，将属于同一部分的像素视为相同的物体。阈值是指在图像分割时，作为区分物体与背景像素的门限，大于或等于阈值的像素属于物体，而其他像素则属于背景。利用阈值法，对于物体与背景之间存在明显差别的图像，分割效果十分有效，只要阈值选取合适，将每个像素与之比较，进行二值化或者半二值化处理，就可以很 好地将对象从背景中分离出来。 而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。 图像差分方法其实就是图像数学运算中的减法运算， 采用差分法去除图像的背景 ， 是一种常用于检测图像变换及运动物体的图像处理方法，图像差分可以作为许多图像处理的准备步骤。 在 使用 是先 将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去，再将相应的像素值之差作为输出图像相应的像素值。 程序如下 ： %输 入原始图像 ; %输 入背景图像 %灰度转换 %差分运算去除背景 %显示 输出图像即 差分图像（如图 5所示） 在这里 ， 为了消除图像中的边缘对象 ， 还需要使用 命令格式 如下： 上式中 示连通性 ， 其定义为 ： 在一个连通 :集中的任意两个像素之间 ， 都存在一条完全由这个集合的元素构成的连通路径 。 而去除图像背景正是根据像素间连通性 - 7 - 概念判断哪些像素与边缘像素相连通 ， 从而将这部分背景物体去除 。程序如下： R=); ); %显示去除边缘对象的图像 （如图 6所示） 图 5 差分图像 图 6 去除边缘对象的图像 of 节图像对比度 由于 拍摄图像时受到光照强弱的影响，导致灰度图像在整个灰度范围分布不是很均匀。灰度的不 均匀会对后面的面积计算产生误差， 所以必须对图像进行灰度调整。而 图像增强 正是调整灰度的最佳工具 。 图像增强 就是 为了改善视觉效果 和 便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施。一般情况下，图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程。图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。 从图 6可以看出来，处理后的图像 比较暗，必须 进行适当的 调节对比度 处理， 这样可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量 。 它可以使图像动态范围加大 ， 使图像对比度扩展， 从而增大反差，使图像的细节清晰，达到增强目的。 程序如下： 0 1); - 8 - %显示调节对比度后的图像 （如图 7所示） 图 7 调节对比度后的图像 缘检测 图像边缘 检测 对图像识别和计算机分析十分有用，边缘 检测 能勾画出目标物体，使观察者 目了然；边缘蕴含了丰富的内在信息，是图像识别中重要的图像特征之一。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续的反映， 即图像局部亮度变化最显著的部分，如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等， 它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间，因此它是图像分割所依赖的重要特征， 也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。 利用边缘检测来分割图像，其基本思路是先检测图像中的边缘点，再按照某种策略将边沿点连接成轮廓，从而构成分割区域。由于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。 数用于灰度图像边缘的提取，其语法结构 是： BW= 其 返回 的图像 与读取图像 大小一样的二进制图像。 示图像边缘提取所采用的方法 ， 示该图像边缘提取方法所采用的阈值，所有小于阈值的图像边缘都被忽略 ， 缺省时自动选取阈值 。 示 为 所采用方法指定方向，具有方向时才 会使用。 字符串，其中 示水平方向， 示垂直方向， 示两个方向 (缺省值 )。 - 9 - 常用的边缘提取 方法 有 子 、 子 、 子 和 子 等。 本文针对番茄叶的特征， 对每个算子进行对比， 如图 8所示。 四种 算子 边缘检测 编程如下： ; ; ; ； ,2,1); ) ,2,2); ) ,2,3); ) ,2,4); ;) 图 8 四种算子的边缘提取图 - 10 - 发现 子对 番茄叶 图像处理 的 效果较好， 故选用 子 来进行边缘检测。但是 1号番茄叶的弱边缘比较多，选用 子效果较 好。 像形态学处理 补缝隙 由边缘检测效果图 8 可以看到，虽然 数提取了图像的大概轮廓，但是边缘线存在 断裂的情况，没有完整而精确地描绘出叶子和参照物的轮廓。在这里可以通过数和 数对图像进行膨胀操作， 填补边缘的缝隙。 程序如下： I=3,90); H=3,0); I H); %显示填 补边缘缝隙后的图像 （如图 9 所示） 图 9 填补边缘缝隙后的图像 to 充 膨胀后的图像精确显示了叶片和参照物的外围轮廓，但是在叶片内部还有很多的孔隙，可以利用 数对这些孔隙进行填充， 程序如下： ; - 11 - %显示填充后的图像（如图 10 所示） 图 10 填充后的图像 0 平滑 对于分割的结果，边缘不是很光滑，需要利用菱形结构元素对图像进行平滑处理。程序如下： 1); %显示平滑后的图像 （如图 11 所示） 图 11 平滑后的图像 1 - 12 - 像中值滤波 各类图像处理系统在图像的采集、获取、传送和转换 (如成像、复制扫描、传输以及显示等 )过程中 会出现 系统噪音，会影响以后所求数值的准确度，所以需要对图像进行滤波。 图像的噪声滤波器有很多种，常用的有线性滤波器，非线性滤波器。采用线性滤波如邻域平滑滤波，对受到噪声污染而退化的图像复原，在很多情况下是有效的。但大多数线性滤波器具有低通特性，去除噪声的同时也使图像的边缘变模糊了。而另一种非线性滤波器如中值滤波，在一定程度上可以克服线性滤波器所带来的图像模糊问题，在滤除噪声的同时， 能 较好地保 留 图像的边缘 信息 。 中值滤波在衰减噪声的同时不会使图像的边界模糊 ,这是中值滤波得到广泛应用的原因。中值滤波去除噪声的效果依赖于 2 个要素 :领域的空间范围和中值计算中涉及的像素数。一般 来 说 ,小于滤波器面积一半的亮或暗的物体基本上会被滤除 ,而较大的物体几乎会原封不动地保存下来 ,因此 ,中值滤波器的空间尺寸必须根据现有的问题来进行调整。较简单的模板是 n n 的方形 (注 :此处的 n 通常是奇数 ) ,计算时将使用到所有的 之 , 中值滤波算法具有较好的理论基础 ,并且 在滤除噪音的同时能很好地保护信号的细节信息（边缘、锐角） 。 它 也是一种较简单又很常用的滤波平滑方法 ，具有较好的实用价值。 它 的基本原理是 采用邻域内的像素灰度值的中值来作为处理后像素点的灰度值 。 程序 如下 ： 3 3); %对图像进行中值滤波，滤波窗口默认值为 3 3 3 3); 3 3); 3 3); 3 3); 3 3); 3 3); 3 3); 3 3); 3 3); - 13 - 3 3); %显示滤波后图像（见图 12 所示） 图 12 滤波后 的图像 2 记 这个功能是 确定图像中的目标对象并予以标记。调用 数 寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。 数可以 接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值 (4或 8，表示 4或 8连通 )作为输入。 程序如下： L=); s=,; k= , = 2200); %去除小于 2200的区域 s,1); %孔数 %面积 , % 以后标记提供位置 k); %在区域上标记面积 （如图 13所示） i=1:i,1),i,2),i); %标记 - 14 - 图 13 标记叶子和参照物的像素个数图像 3 of 算叶面积 从图 13 可以很清楚的看到叶子和参照物的像素个数 ，根据测量原理知道，21，0m=2794， 1m =11537。 故可以得到叶面积 2001 1 2 9 411 1 5 3 7 4 结果与分析 量方法精度验证 为了验证数字图像处理叶面积结果的可行性 ， 本文应用 像处理的方法对同一片 番茄 叶子再次进行测量 。 虽然目前对于叶面积的测量未有十分精确的方法， 但是 对于叶片平展但不规则的叶片 使用 像处理法 测量 ，有很高的精确度。 由结果可以看出 ，用 像处理 求得的 叶面积 与 与同组使用 像处 理法测定结果相比较， 求得的 结果很相近 ， 本文共对 8 片 番茄 叶子进行以上两种测量面 - 15 - 积方法的分析 ， 数据 如表 1 所示。 表 1 像法 叶 面积 测量 及 像法 叶面积测量 结果对比 茄叶编号 番茄叶像素个数 参照物像素个数 番茄叶面积 （ 番茄叶面积 (相对误差 (%) 1 23731 4935 11537 2794 13421 3225 13902 2377 12084 2476 11096 3457 7 20510 3457 8 31575 4332 表 1 可以看出， 用 像法计算的叶面积与 像法 得到的叶面积结果很相 近 ，相对误差的平均值为 因此本 文所采用的算法可以应用于实际叶
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