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1、基于MATLAB的杂草图像处理技术及研究的最新论文 作者： 日期：本科毕业论文杂草图像处理技术及应用学 院： 计算机与信息工程学院专 业： 计算机科学与技术专业学 号： 071010376姓 名： 乌文泽指导教师： 薛河儒职 称： 教授论文提交日期：二一一年六月摘 要图像分割是图像处理中的一项关键技术，其目的是将目标和背景别离，为后续处理提供依据，其结果直接影响到其后的信息处理过程。到目前为止，对图像分割的效果好坏，还没有一个统一的评价判断准那么。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的。本文研究不同分割方法对同一副图像进展分割后的定量比拟。灰度阈值法是一种常使用的分割方法。图像阈值化处理
2、的实质是一种图像灰度级的非线性运算，阈值处理可用方程加以描述。通过选取阈值将目标与背景别离出来。分水岭变换是一种数学形态学图像分割方法，它可以得到准确的边缘，即连续、封闭、单像素宽的边缘。但是它的主要缺点就是对噪声十分敏感，很弱的噪声就会造成严重的过分割现象，致使分割结果出现大量的零散区域。本文是用实验的方法，针对农田植物与土壤比照比拟强烈的情况，将其背景与植物别离。利用不同算法对同一幅图像进展分割，然后对其效果进展定量比拟，从而确定一种分割效果较好的方法。关键词：图像分割 颜色特征 灰度阈值法 分水岭算法 定量评价Abstract Image segmentation is a key te
3、chnology of image processing, and its purpose is to separate the target from the background. It makes further image analysis and comprehension possible. But so far, there is not a unified evaluation criterion about the effects of image segmentation. The effects of segmentation are different with dif
4、ferent segmentation methods, and the effects are also different with a given segmentation method at different color spaces. This paper studies different segmentation method for the same vice image segmentation quantitative comparison after. Gray threshold value method is a frequently used segmentati
5、on method. Image threshold processs essence is a kind of image grayscale nonlinear operations, threshold processing can be used to describe equation. By choosing threshold will target and background is isolated The watershed is an image segmentation method based on mathematical morphology. It gets t
6、he precise edge which is continuous, closed and single-pixel. The main limitation of watershed transform is the over-segmentation due to its sensitivity to noise; even the very thin noise will lead to a lot of scattered and meaningless regions.This paper is to use the method of experimental comparis
7、on for farmland plants and soil more intense, will its background and plant separation. Use different algorithms on the same image segmentation, then its effect, thus determine quantitatively compare a segmentation effect good method. Key words ：Image segmentation Color characteristics Grayscale thr
8、eshold value method Watershed algorithm Quantitative evaluation 目 录1 引言12 图像分割概述221 数字图像处理技术222 图像分割2221 图像分割定义3222 图像分割技术的分类3223 图像分割的方法3224 存在问题4225 课题研究意义53 图像的采集和预处理631 杂草图像的采集632 彩色图像转换为灰度图像633 杂草图像预处理7331 杂草图像的增强7332 直方图修正7333 直方图均衡化8334 平滑滤波除噪9335 中值滤波94 基于颜色特征的杂草图像的分割1041 绿色植物与土壤背景的分割1041. 1
9、 分割方法分析1041. 2 阈值分割法1041. 3 无标记分水岭算法1241. 4 有标记分水岭算法145 用户界面GUI1551 GUI开发方法简介1652 创立图形用户窗口的工具1753 GUI控件1954 杂草图像处理系统的界面设计216 图像分割效果评价246. 1 灰度阈值法256. 2 分水岭算法256. 2. 1 无分水岭算法256. 2. 2 有标记分水岭算法267 总结26致谢27参考文献28附录291 引言在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些局部感兴趣。这些局部常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域。为了区分和分析目标，需要将这些
10、区域别离提取出来，在此根底上才有可能对目标进一步研究。图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。 在进展图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进展标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中别离出来。大力开展精细农业、合理利用农业资源、改善生态环境，保持农业的持续高效开展已成为前沿性科学研究的热点领域之一。随着信息技术、网络技术、人工智能技术在工业生产中的广泛应用并已发挥巨大的效能，在传统农业中引入信息智能化技术是农业现代化开展的必然趋势。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种根本的计算机视觉技术。这是因为图像的分割、目标的别离、特
11、征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视。然而到目前为止，对图像分割的效果好坏或正确与否，还没有一个统一的评价判断准那么。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的，然而一种方法对不同的图像分割效果也是不同的。本文研究的是不同图像分割方法对同一幅图像分割效果的定量比拟。2 图像分割概述21 数字图像处理技术数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获
12、取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进展分类处理。通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。数字图像处理技术是一个跨学科的领域，就是指利用计算机对图像信息进展加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。随着计算机科学技术的不断开展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，计算机图像处理也成为人工智能应用的热点之一，信息的处理技术主要依赖
13、于图像处理方法，它包括数码编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，便于计算机对图像进展分析、处理和识别。一个根本的图像处理系统包括有4个子系统：图像输入系统、图像输出系统显示、图像存储系统、图像处理与分析系统。如下列图1所示：图像输入系统图像输出系统图像处理与分析系统图像存储系统图1 图像处理系统新的处理方法层出不穷，尽管其开展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。图像作为人类感知世界的视觉根底，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的根底，因此，数字图像成为农业、心理
14、学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。22 图像分割221 图像分割定义所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。分割是一种标记过程，即对分割所得属于同一区域的像点给予一样的标记值。换句话说，所谓图像分割是指根据灰度、色彩、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成或假设干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割是图像处理与计算机视觉领域底层视觉中最为根底和重要的领域之一，同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。222 图像分割的技术分类根据图像
