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植物叶脉图像分割技术研究任务书

 2022-01-16 08:01  

全文总字数:1651字

1. 1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

1)前言及环境概况 植物是人类生产和生活所必需的的资源之一,对其进行分类研究具有重要的现实意义和利用价值。目前有很多研究人员借助于计算机图像处理识别技术进行植物分类。数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理方法,加上其在计算机视觉,模式识别等领域广泛应用,都吸引了众多研究者的注意。图像分割是从图像处理到图像分析的重要步骤,也是进一步图像理解的基础。由于植物叶片图像采集过程中,其中会有简单或复杂的背景,针对这些不同的图像,需要采用计算机图像处理技术提取出图像的目标区域叶脉,然后对植物叶脉进行特征的提取,和植物种类识别。2)设计依据和立意 本课题主要研究植物叶片图像分割算法及其应用,在实际采集的植物图像通常带有背景,必须通过图像分割提取目标后才能进行特征提取等后期工作,本文主要介绍经典的图像分割算法,针对植物叶片及其叶脉的图像,通过MATLAB设计算法对其进行图像分割,达到把植物叶片分割成若干个特定的,具有独特性质的区域,并提出其中感兴趣的部分。 3)总体设计及功能 (1)查阅资料(图书馆书籍、期刊网、网上资料等)了解设计内容,确定设计方案,通过MATLAB软件实现图像分割。 (2)对植物叶片图像进行预处理,达到去噪声,加强有用信息的目的,并对输入测量仪器或其他因素造成的退化现象进行还原。 (3)对图像预处理中的图像灰度化,图像降噪,位置归一化处理等环节进行研究介绍。 (4)利用图像分割算法,对含噪声叶脉图像进行处理,主要通过基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。4) 设计说明书及其他要求 ①设计说明书约40页左右,要求内容正确,符合实际,条理清晰,语句通顺,简图清晰; ②用MATLAB达到植物叶片及其叶脉图像的分割;

2. 参考文献(不低于12篇)

[1]. 王萍,王立地. 自然场景下植物叶片图像分割方法研究[J]. 农业科技与装备, 2011,(02)[2].王萍,王立地,王博,唐江丰。基于数学形态学的植物叶片图像分割方法研究[J]. 浙江农业学报, 2012,(03)[3].马丽. 基于局部阈值的植物叶片图像分割算法研究[J]. 农业网络信息, 2011,(07)[4].韩殿元,黄心渊,付慧. 基于彩色通道相似性图像分割方法的植物叶面积计算[J]. 农业工程学报, 2012,(06) [5]. 张善文,张云龙,尚怡君. 1种基于Otsu算法的植物病毒叶片图像分割方法[J]. 江苏农业科学, 2014,(04)[6]. 王建仑. 田间也片图像分割于单幅三维重建的机器视觉算法研究[D].中国农业大学 , 2013[7]. 刘松涛,殷福亮, .基于图割的图像分割方法及其新进展[J]. 自动化学报, 2012,(06)[8]. 赵泉华,髙郡,李玉. 基于区域划分的多特征纹理图像分割[J].仪器仪表学报 , 2015,(11) [9]. 蒋翠翠,李明.浅析基于MATLAB的图像分割方法 [J]。电脑与电信 2010,(06)[10]. 马永慧. P基于MATLAB的图像分割的技术研究[J]. 山西电子技术, 2012,(04)[11].T.Saitoh,T.Kaneko.Automatic Recognition of Wild Flowers Proc[J].Pattern Recognition,2000,2:507-510.[12].F.Mokhtarian,S.Abbasi.Matching Shapes with Self-intersection: Application to leaf Classification[J].IEEE Trans on Image Processing, 2004,13(5):653-661.

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