植物葉片特征提取與識別的研究.pdf

1、本文以計算機數(shù)字圖像處理為重要技術手段，以大豆葉片為主要研究對象，綜合運用數(shù)字圖像處理、色度學、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別等人工智能領域的知識，研究了適合于植物葉片特征提取與識別的技術。 首先，利用數(shù)字圖像采集技術完成圖片的采集，研究了葉片圖像處理的理論，主要實現(xiàn)了圖像的點運算、幾何處理、腐蝕膨脹算法以及邊緣檢測等技術。 然后，分析了各種幾何失真的產(chǎn)生原理，明確了本文在采集葉片圖像時發(fā)生失真的機理。針對此機理，找到了適合于植

2、物葉片圖像失真校正的方法，成功地實現(xiàn)了葉片圖像的失真校正。同時研究了適合于植物葉片的預處理技術，包括圖像分割技術、增強技術、彩色圖像的灰度化處理等。在圖像分割中，本文采用兩步來分割葉片與背景：剪裁法除去與葉片顏色相近或相同的背景，然后采用基于葉片邊緣的圖像邏輯運算提取葉片。 最后，實現(xiàn)了葉片幾何特征(面積、周長、形狀參數(shù))的計算及葉片各部分的測量功能。同時，依據(jù)色度學知識以及葉色與葉綠素的關系，對葉片的色度值作了初步計算。此外，