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MATLAB基于骨架的植物叶片定位识别方法+源代码

时间:2018-11-27 21:11来源:毕业论文
利用MATLAB语言,实现了复杂环境下植物叶片定位识别的目标。首先对叶片图像进行基本的彩色图像灰度化、增强、平滑性去噪等预处理;其次利用颜色分割算法与平滑度分割算法,去除

摘要:目前复杂环境下的植物叶片定位识别正面临着许多挑战,比如叶片的杂乱分布、叶片边缘模糊、叶片过度重叠以及杂草的干扰因素等。通过分析国内外已有的植物叶片定位识别算法,本文基于植物叶片骨架,利用MATLAB语言,实现了复杂环境下植物叶片定位识别的目标。首先对叶片图像进行基本的彩色图像灰度化、增强、平滑性去噪等预处理;其次利用颜色分割算法与平滑度分割算法,去除骨架提取的干扰因素;接着利用植物叶片骨架分割、骨架增强、骨架去噪、骨架分离等一系列处理,获取单个叶片骨架;最后进行根识别,主方向识别处理,在复杂背景下定位得到目标叶的位置与主骨架的方向。30679
毕业论文关键词:颜色分割;光滑度分割;骨架分割;骨架分离
Identification of Plant Leaf Locations Based on Skeleton
Abstract:Currently, the recognition of plant leaves in complex environments is facing many challenges, such as messy distributions, fuzzy edges, overlapping and weeds.By analyzing the existing plant leaf recognition algorithms at home and abroad and combined with the efficiency and the accuracy of matlab in image processing applications, this paper chooses the skeleton-based segmentation method to achieve the goal of locating plant leaves in complex environment. Firstly, the basic color image grayscale, enhancement, smoothing denoising and so on are used to process the leaf image. Secondly, the color segmentation algorithm and the smoothing segmentation algorithm are used to remove the interference factors of the skeleton extraction. The plant leaf skeleton segmentation, skeleton enhancement , Skeleton de-noising, skeleton separation and other series of processing to obtain a single leaf bones; Finally, the root recognition and the main direction of identification processing, to locate the target leaf position and the main skeleton of the direction in the complex background.
Key words: color segmentation; smoothness segmentation; skeleton segmentation; skeleton separation
目  录
摘要    1
关键词    1
Abstract    1
Key words    1
1  绪论    1
1.1  研究背景    1
1.2  国内外研究状况    2
1.2.1  国外研究状况    2
1.2.2  国内研究状况    2
1.3  研究内容与技术路线    2
1.3.1  研究内容    2
1.3.2  技术路线    2
2  植物叶片图像预处理    3
2.1  彩色图像灰度化    3
2.2  图像增强    3
2.3  图像平滑去噪    4
3  植物叶片图像分割    4
3.1  颜色分割    4
3.2  光滑度分割    5
4  基于骨架的植物叶片识别    7
4.1  骨架概念    7
4.2  骨架提取算法    7
4.3  骨架增强    8
4.4  骨架去噪    9
4.5  骨架分离    11
4.6  叶片骨架根识别    13
4.7  叶片骨架的主方向识别    15
4.8  最终效果展示    16
5  植物叶片定位识别系统    17
6  总结与展望    23
6.1  总结    23
6.2  展望    23
致谢    24
参考文献    25
基于骨架的植物叶片定位识别方法
1  绪论
1.1 研究背景
植物叶片的定位识别是从叶片图像中获取目标叶状态信息的关键步骤,如果能够在获取的图像中自动识别出目标叶,即可分析得出其生长状态。叶片的数量与叶面积可以用来判断植物的生长状态、叶片颜色改变区域与缺失区域可以用来判断作物病害信息。然而,目前复杂环境下植物叶片的准确识别仍然存在很多难题:自然环境下获取的植物叶片图像中通常包含很多与目标叶颜色相近的杂草,使得目标叶的识别非常困难;一幅图像中,不同叶片的重叠亦不可避免;此外,很多叶片的边缘也不是很清晰。由于这些问题的存在,分割图像中的叶片是非常复杂的工作。近年来,针对植物叶片定位识别工作的研究已有一点的进展,主要有基于颜色与基于形状两种类型[1]。 MATLAB基于骨架的植物叶片定位识别方法+源代码:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_26530.html
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