基于Matlab圖像處理的番茄葉面積測量設(shè)計開題報告.doc

本科生畢業(yè)論文開題報告題目基于Matlab圖像處理的番茄葉面積測量學(xué)院名稱專業(yè)名稱年級學(xué)生姓名學(xué)號指導(dǎo)教師職稱年月日本科生畢業(yè)論文選題審批表畢業(yè)論文題目基于Matlab圖像處理求番茄葉面積指導(dǎo)教師職稱學(xué)生具備條件熟練運算的能力，以及獨立分析問題的能力選題完成形式畢業(yè)論文內(nèi)容簡要：本文提出了一種利用數(shù)碼相機快速獲得葉片圖像，然后使用Matlab進行圖像處理計算葉面積的測量方法。利用MATLAB豐富的圖像處理函數(shù)和強大的圖形處理功能對番茄葉進行處理獲得較為理想圖像，最后測量出番茄葉的面積。與傳統(tǒng)測定方法剪紙稱重法的測定結(jié)果相比較，Matlab圖像處理測定葉面積具有很強的可行性，能快速準(zhǔn)確的測量出葉面積，該方法實現(xiàn)了對植物葉片的非破壞性測量，并能保證測量精度。系主任簽字：年月日院長簽字：年月日選題的依據(jù)及意義（包括課題的理論價值和實踐價值；國內(nèi)外的研究概況等）：葉片是植物進行光合作用的主要器官，是生態(tài)系統(tǒng)中初級生產(chǎn)者的能量轉(zhuǎn)換器。葉片性狀特征直接影響到植物的基本行為和功能。葉面積是植物研究中的一個常用指標(biāo)，是生理生化、遺傳育種、栽培等方面研究經(jīng)?？紤]的重要內(nèi)容。葉面積的大小決定著光合有效輻射的大小，葉面積的大小直接影響到植物生產(chǎn)力的高低，葉面積大小對植物抗逆性影響很大，葉面積的變化也直接影響植物水分生理的變化過程。因此，探討準(zhǔn)確快速測算葉面積的方法，對于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實踐活動，制定高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)和高效的栽培技術(shù)措施具有積極的意義。目前常用的葉面積測定方法主要有網(wǎng)格法、復(fù)印稱重法、測定葉片長寬建立回歸方程法、系數(shù)法、葉面積測量儀等。其中網(wǎng)格法測量的精度較高，但是速度很慢,耗時多。稱重法比較煩瑣,不能精確測定單片葉子的面積,且誤差較大。并且，傳統(tǒng)的方法都需要從植物上采集大量的功能葉片，進行破毀性測量，這或多或少的對植物造成了一定程度的傷害，進而會影響到農(nóng)學(xué)試驗的連續(xù)性。雖然這幾種測定方法已經(jīng)在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究中得到廣泛應(yīng)用，但是它們?nèi)匀淮嬖谥鴾y量精度低、測量范圍小、儀器設(shè)備昂貴、操作煩瑣的特點。隨著計算機圖像處理技術(shù)水平的提高，圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用到農(nóng)林業(yè)工程領(lǐng)域，具有操作實時、結(jié)果準(zhǔn)確的特點，可節(jié)省大量的人力、物力和時間。鑒于傳統(tǒng)葉面積檢測法的缺點和計算機圖像處理技術(shù)的優(yōu)點，研究人員開始探索用圖像處理技術(shù)來檢測葉面積的方法。而本研究利用Matlab圖像處理技術(shù)對植物葉面積進行快速準(zhǔn)確無損的測量。在本文中，我們首先把用普通數(shù)碼相機采集到的番茄葉圖像輸入計算機，然后利用MATLAB豐富的圖像處理函數(shù)和強大的圖形處理功能對其進行處理獲得較為理想圖像，最后測量出番茄葉的面積。與photoshop圖像法的測定結(jié)果相比較，Matlab圖像處理軟件測定葉面積具有很強的可行性，并且我還在試圖尋找一種更為簡便、快速并能準(zhǔn)確計算葉面積的方法，為植物生長實驗提供更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。本課題研究內(nèi)容:在本文中，我們首先把用普通數(shù)碼相機采集到的番茄葉圖像輸入計算機，然后利用MATLAB豐富的圖像處理函數(shù)和強大的圖形處理功能對其進行處理獲得較為理想圖像，最后測量出番茄葉的面積。與傳統(tǒng)測定方法剪紙稱重法的測定結(jié)果相比較，Matlab圖像處理軟件測定葉面積具有很強的可行性，并且我還在試圖尋找一種更為簡便、快速并能準(zhǔn)確計算葉面積的方法，為植物生長實驗提供更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。本課題研究方案:（1）獲取圖像：葉面積的測量系統(tǒng)硬件部分主要有成像設(shè)備、計算機、參照物以及測量所用夾具。成像設(shè)備選用普通的數(shù)碼相機（300萬像素以上），借助于數(shù)碼相機來獲取圖像，可以不破壞葉片的群體結(jié)構(gòu)，真正地檢測葉片的生長規(guī)律。（2）圖像預(yù)處理：由于葉片面積像素在獲取過程中會有各種因素的影響，所拍攝的葉片效果不可能盡如人意，有可能出現(xiàn)毛刺，噪音，孤立點等影響圖像質(zhì)量的問題，所以需要首先對植物葉片圖像進行各種處理。（3）圖像分割：本文所研究的番茄葉片通過閾值法不能很好的把圖像進行分割，所以在本文中將采用差分法進行圖像分割。（4）邊緣提?。哼吘墮z測是所要提取目標(biāo)和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標(biāo)和背景分開，因此邊緣檢測技術(shù)對于數(shù)字圖像處理十分重要。（5）標(biāo)記：調(diào)用bwlabe函數(shù)尋找連通成份而且用惟一的數(shù)字將他們分類標(biāo)記。（6）計算葉面積：通過測量原理公式求出葉面積。研究的創(chuàng)新之處:在本文中，我們首先把用普通數(shù)碼相機采集到的番茄葉圖像輸入計算機，然后利用MATLAB豐富的圖像處理函數(shù)和強大的圖形處理功能對其進行處理獲得較為理想圖像，最后測量出番茄葉的