小麥是我國重要糧食作物之一,小麥的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)對于保障我國糧食安全起到重要的作用。多項研究表明,種植密度過于稀疏或密集都會影響小麥的產(chǎn)量。因此,及時準確獲知小麥苗數(shù)對于指導生產(chǎn)有著積極意義。目前的數(shù)苗工作大多還是人工方法來完成,該方法對人力依賴性大,且效率低下。論文基于圖像處理技術對苗期小麥計數(shù)系統(tǒng)建立了一套用手機拍照就可以對小麥數(shù)苗的方法。解決了目前人工計算小麥數(shù)量時高度耗費人力以及效率低的問題。論文設計實現(xiàn)了一款基于圖像處理的苗期小麥計數(shù)系統(tǒng),主要包括對小麥圖像的分割方法、苗期小麥的計數(shù)方法以及數(shù)苗系統(tǒng)的實現(xiàn)。具體研究內(nèi)容如下:（1）在圖像分割方面,基于超綠特征的思想針對小麥的圖像特點提出了適合苗期小麥的分割方法;利用超綠特征和閾值分割相結(jié)合的算法對小麥圖像實現(xiàn)了分割處理,再通過形態(tài)學算法對因圖像分割造成的毛刺邊緣和孔洞進行消除和填充,最后通過連通區(qū)域過濾面積較小的干擾區(qū)域,實現(xiàn)對小麥圖像的有效分割,為后期的數(shù)苗算法奠定基礎。（2）在苗株統(tǒng)計方面,根據(jù)苗期小麥圖像特征分析提出了一套對小麥植株進行計數(shù)的方法。首先通過連通區(qū)域標記算法對分割后的小麥根莖部位進行標記,以確定圖像中連通區(qū)域數(shù)量... 

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容與論文組織結(jié)構
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 論文組織結(jié)構
    1.4 本章小結(jié)
2 苗期小麥計數(shù)系統(tǒng)相關技術
    2.1 顏色空間
    2.2 圖像處理相關技術
        2.2.1 超綠特征算法
        2.2.2 閾值分割算法
        2.2.3 形態(tài)學處理
        2.2.4 連通區(qū)域
        2.2.5 平滑濾波算法
    2.3 聚類分析算法
    2.4 本章小結(jié)
3 苗期小麥圖像處理
    3.1 數(shù)據(jù)準備
        3.1.1 數(shù)據(jù)采集環(huán)境
        3.1.2 數(shù)據(jù)采集設備
        3.1.3 數(shù)據(jù)采集方法
    3.2 小麥圖像預處理
        3.2.1 圖像增強
        3.2.2 超綠特征的改進
    3.3 基于閾值的小麥圖像分割
    3.4 小麥圖像后處理
        3.4.1 邊緣平滑與孔洞填充
        3.4.2 麥苗根莖區(qū)域的截取
    3.5 本章小結(jié)
4 苗期小麥計數(shù)方法
    4.1 麥苗計數(shù)
        4.1.1 苗株標記與粘連區(qū)判定
        4.1.2 粘連區(qū)的特征分析及選擇
        4.1.3 粘連區(qū)的苗數(shù)識別
    4.2 計數(shù)方法驗證
        4.2.1 驗證方案制定
        4.2.2 實驗結(jié)果與分析
    4.3 本章小結(jié)
5 小麥計數(shù)系統(tǒng)的實現(xiàn)與測試
    5.1 苗期小麥計數(shù)系統(tǒng)概述
        5.1.1 框架設計
        5.1.2 開發(fā)環(huán)境
    5.2 功能模塊設計與實現(xiàn)
        5.2.1 圖像獲取模塊
        5.2.2 圖像分析模塊
        5.2.3 數(shù)據(jù)管理模塊
    5.3 系統(tǒng)測試
        5.3.1 系統(tǒng)使用實例
        5.3.2 測試結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝



本文編號：3734967