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1、毕 业 论 文题 目： 基于Matlab图像处理求番茄叶面积 作 者：学 号： 专 业： 班 级： 指导老师: (姓 名) (专业技术职务)评 阅 者： (姓 名) (专业技术职务) 年 月 毕业论文中文摘要基于Matlab图像处理求番茄叶面积摘要：本文提出了一种利用数码相机快速获得叶片图像，然后使用Matlab进行图像处理计算叶面积的测量方法。利用MATLAB丰富的图像处理函数和强大的图形处理功能对番茄叶进行处理获得较为理想图像，最后测量出番茄叶的面积。与同组使用photoshop图像处理法测定结果相比较，Matlab图像处理测定叶面积具有很强的可行性，能快速准确的测量出叶面积，该方法实现了
2、对植物叶片的非破坏性测量，并能保证测量精度。关键词：Matlab图像处理 叶面积 毕业论文外文摘要Based on Matlab image processing Request Leaf area of tomatoAbstractThis paper presents a quick access to blades using digital camera images, and then calculated using Matlab for image processing of leaf area measurement method. Extensive use of Matla
3、b image processing functions and powerful graphics capabilities for processing of tomato leaves to obtain the ideal image, and finally measured the area of tomato leaves. With the same group use photoshop image processing method software comparison,Matlab image processing has a strong determination
4、of the feasibility of leaf area can be quickly and accurately measure the leaf area, this method of non-destructive measurement of plant leaves, and To ensure accuracy.Keywords:Matlab image processing leaf area目 录1 引言11.1 研究背景11.2 研究意义12 测定原理23 番茄叶图像处理计算叶面积的实现过程23.1 Matlab简介33.2 图像的获取33.3 图像预处理43.3.
5、1去除对精确计算叶面积有影响的不利因素43.3.2 调整图像大小43.4 图像灰度变换53.5 图像分割53.6 调节图像对比度73.7 边缘检测83.8 图像形态学处理103.8.1 填补缝隙103.8.2 填充103.8.3 平滑113.9 图像中值滤波123.10 标记133.11计算叶面积144 结果与分析144.1测量方法精度验证14结论16参考文献17致谢18基于Matlab图像处理求番茄叶面积1 引言1.1 研究背景目前常用的叶面积测定方法主要有网格法、复印称重法、测定叶片长宽建立回归方程法、系数法、叶面积测量仪等。其中网格法测量的精度较高，但是速度很慢,耗时多。称重法比较烦琐,
6、不能精确测定单片叶子的面积,且误差较大。并且，传统的方法都需要从植物上采集大量的功能叶片，进行破毁性测量，这或多或少的对植物造成了一定程度的伤害，进而会影响到农学试验的连续性。虽然这几种测定方法已经在传统农业研究中得到广泛应用，但是它们仍然存在着测量精度低、测量范围小、仪器设备昂贵、操作烦琐的特点。随着计算机图像处理技术水平的提高，图像处理技术被广泛应用到农林业工程领域，具有操作实时、结果准确的特点，可节省大量的人力、物力和时间。鉴于传统叶面积检测法的缺点和计算机图像处理技术的优点，研究人员开始探索用图像处理技术来检测叶面积的方法。而本研究利用Matlab图像处理技术对植物叶面积进行快速准确无
7、损的测量。在本文中，我们首先把用普通数码相机采集到的番茄叶图像输入计算机，然后利用MATLAB丰富的图像处理函数和强大的图形处理功能对其进行处理获得较为理想图像，最后测量出番茄叶的面积。与同组使用photoshop图像处理法测定结果相比较，Matlab图像处理软件测定叶面积具有很强的可行性，并且我还在试图寻找一种更为简便、快速并能准确计算叶面积的方法，为植物生长实验提供更加准确的数据。1.2 研究意义叶片是植物进行光合作用的主要器官，是生态系统中初级生产者的能量转换器。叶片性状特征直接影响到植物的基本行为和功能。叶面积是植物研究中的一个常用指标，是生理生化、遗传育种、栽培等方面研究经常考虑的重
8、要内容。叶面积的大小决定着光合有效辐射的大小，叶面积的大小直接影响到植物生产力的高低，叶面积大小对植物抗逆性影响很大，叶面积的变化也直接影响植物水分生理的变化过程。因此，探讨准确快速测算叶面积的方法，对于指导农业生产实践活动，制定高产、优质和高效的栽培技术措施具有积极的意义。并且测定植物叶片面积，往往是研究一些与植物叶片面积相关的生理生化指标首要解决的问题。例如，对小面积叶片的光合速率进行测定时，需要知道这些叶片的实际面积，以此换算标准光合速率。而且该方法实现了对植物叶片的非破坏性测量，并能保证测量精度。通过对实验数据的比较分析也验证了该文提出方法的可行性。2 测定原理本文提出利用计算机图像处
9、理技术对叶面积进行测定。首先将待测叶片摘下，放于放有参照物的背景底板上，用透明物压平，再通过一定分辨率的数码相机将番茄叶片拍成数码相片，即将番茄叶片信息转换成了计算机可识别的图像信息。由于数字图像都是由一个个像素点组成，因此只要知到每个像素点代表的真实面积后，就可以通过番茄叶的像素数求出其面积。故叶面积计算公式如下： (1)其中S代表叶片面积，S0代表参照物的实际面积，代表叶片的像素个数，代表参照物的像素个数。所以当参照物的实际面积S0面积已知，再通过图像处理得到叶片像素个数、参照物像素个数，即可求得叶片面积。3 番茄叶图像处理计算叶面积的实现过程如图 1 所示，即为叶面积计算的工作流程图。先
10、将获取后的原图像先进行预处理（去除阴影、调整大小），再由RGB 图像转换为灰度图像，然后再将转换后的灰度图像进行图像分割二值转换（差方法去除背景），然后通过边缘检测得到精准的叶子轮廓，后经图像形态学处理、中值滤波、标记得到番茄叶的像素个数，最后经过计算得到番茄叶片的面积。调节图像对比度图像形态学处理获取图像中值滤波灰度变换图像分割预处理标记计算面积边缘检测图1 叶面积计算的工作流程图Figure 1 Flow chart of leaf area of work其中番茄叶图像的处理过程是图像处理法测量其叶面积的关键，所以，本文在获取番茄叶图像后，应用Matlab软件对图像进行处理和分析。3.1
11、 Matlab简介Matlab是由MathWorks 公司开发的一种主要用于数值计算及可视化图形处理的工程语言。它是目前国际上最流行、应用最广泛的科学与工程计算软件，它将数值分析、矩阵计算、图形图像处理、信号处理和仿真等诸多强大的功能集成在较容易使用的交互式计算机环境中，为科学研究、工程应用提供了一种功能强、效率高的编程工具。其中Matlab在图像处理中的应用是由一系列支持图像处理的操作函数组成，如几何操作、区域操作、块操作、滤波、变换、图像分割、图像边缘提取、图像增强等，为便于应用，在该软件中形成图像处理工具包。图像处理工具包的函数种类很多：图像显示、图像文件输入与输出、几何操作、像素值统计
12、、图像分析与增强、图像滤波、滤波器、图像变换、图像类型转换等。该工具包与其它一样，使用者可以根据需要自行编写函数。3.2 图像的获取叶面积的测量系统硬件部分主要有成像设备、计算机、参照物以及测量所用夹具。成像设备选用普通的数码相机（300万像素以上），借助于数码相机来获取图像，可以不破坏叶片的群体结构，真正地检测叶片的生长规律。计算机必须装有Matlab软件，并且可以稳定快速的运行Matlab软件。参照物是测量中一个关键的设备，本研究中选用一个1平方厘米的方形纸板作为参照，它必须要能与底板有很大的颜色差别，并且，参照物面积一定要准确，因为参照物的面积将直接影响测量的精度。测量所用夹具必须要具备
13、以下特点：能够构建一个与叶片颜色有很大差别的背景，选择白色的纸板。并能使参照物固定在背景纸板上。在具体操作过程中，需要在严格的物距下进行叶片的采样，以保证每个像素代表的真实面积不变，需要垂直拍摄番茄叶片，而且要求光学器件的线性度高，镜头的焦距不可变，可见此法在获取图像上要求较高。获取的图像总共有9张，其中8张是固定在背景纸板上的番茄叶的图像，1张是背景图像，即白色纸板。3.3 图像预处理3.3.1去除对精确计算叶面积有影响的不利因素由于图像是人工用数码相机拍摄的，所以获得的图像会出现很多影响准确计算叶面积的因素，比如2号叶子在拍摄时出现了面积很大的阴影部分，如果不进行去除阴影处理，那叶片的面积
14、就会偏大，即就算结果=实际面积+阴影部分的面积。这样就直接影响了我们的计算精度，造成误差。所以本文在这里运用Photoshop软件对图像进行了去除阴影处理。处理前后效果如图2所示。通过运行程序计算面积得到：处理前计算面积为S=485mm2 ；处理后计算面积为S=412mm2 a)处理前图像 b）处理后图像图2阴影处理前后效果对比Figure 2 Comparison shadow effects before and after treatment3.3.2 调整图像大小由于图像是由数码相机拍摄获得的，所以获得的图像会很大（32642448），如果直接用Matlab进行图像处理，会大大的增加图
15、像处理的工作量，并且程序运行也很慢，有时还会出现未响应的情况，这样不仅不能很快得到想要的图像处理效果，而且可能会使我们得到的数据和图像丢失，进而影响我们的计算的速度。因此，我们要先对原始图像进行大小的调整。程序如下：image = imread(image_name); %读入原始图像image1 = imresize(image,0.2); %调整原始图像大小缩小至它的0.2倍x y z = size(image1)figure，imshow(image1); %显示调整后的原始图像（如图3所示）调整前图像尺寸为X=3264；Y=2448；Z=3。调整后的图像尺寸为X=652；Y=490；Z=3。3.4 图像灰度变换由于数码相机拍摄到的图像是真彩图像，即RGB 格式。为了进行下一步处理，需要先将真彩图像转换
