基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量算法的研究开题报告

 2020-02-10 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

植物对人类生活有极其重要的作用, 为了能更好的运用植物与识别植物, 对植物的分类与识别成为了重要的研究领域。叶片是植物进行光合作用的物质基础,是蒸腾作用的媒介,是合成有机物的主要器官。叶片参数反映着植物的发育状况、受虫害影响程度、产品产量和质量,反映植物对其地理分布和养分条件等外界条件的适应策略。叶片面积和周长的测量对研究作物生长发育规律、遗传育种、指导农业生产有重要意义。传统对植物叶片几何参数进行测量的手段有叶面积仪测定法、九宫格法、称重法、系数法、游标卡尺法、厚度传感器等,其中,叶面积仪也可以测量叶片周长,具有操作简单、速度快的特点,但以其价格昂贵,扫描速度对测定结果影响较大、重现性差;方格法操作繁琐,费时费力,常用于对其他测定结果校正;剪纸称质量法原理简单,但精度受叶片形状和纸张均匀性等影响。

随着数字图像处理技术的发展和计算机处理速度的飞跃,其在农业方面也得到了越来越广泛的应用。相比于传统的测量方法,基于数字图像处理的测量方法采集图片样本精度高且无接触,并可由计算机自动处理,低费用且方便快捷。国内对于植物叶片面积测量方法的研究最多,周长次之。相关测量多采用半自动测量,需要人工进行干预,因此测量精度受人为因素的影响很大。例如,张全法和冯绚等提出一种利用CCD测量植物叶片的面积的方法,但这种方法的测量精度会受到很多因素影响,如数码相机的光学特性、像平面和CCD平面不重合引起图像的几何畸变等;白由路和样俐苹提出了一种仅利用数码相机和Photoshop7.0来快速测量植物叶片面积、叶片长度和宽度的方法等。涂少雄和盛毅提出了一种利用扫描仪和VisualC 6.0来测量植物叶片的面积和周长的方法。郭文川和周超超等基于Android手机平台构建了一个植物叶片面积的快速无损测量系统。陈爱军和李东升等提出了一种基于MATLAB的植物叶片参数自动测量系统方案。岳利军和汪仁煌等提出了一种利用机器视觉来提取植物叶片角点、周长和面积等参数的方法。与国内相比,国外研究人员对植物叶片参数测量的研究范围更加广泛,除了很多对叶片面积、周长等简单参数测量的研究,还有很多对叶脉、锯齿等复杂参数的研究,研究技术也稍显成熟。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容:设计一种算法能对采集的植物叶片图像进行图像分析和处理,进而快捷、准确的计算叶片的面积和周长,掌握图像分析的基本原理,了解图像识别设计的流程,分析用户需求并设计主要功能模块,设计合理的算法实现其功能。

目标:设计一种算法能快捷、准确的计算叶片的面积和周长。

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3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需原理与技术。确定方案,完成开题报告。

第4-7周:用户需求分析。

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4. 参考文献(12篇以上)


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