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摘要：在科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步的現(xiàn)代社會(huì)，圖像處理技術(shù)已經(jīng)深入到諸多領(lǐng)域。現(xiàn)在的圖像處理技術(shù)更是深入到航天、軍事、工業(yè)、醫(yī)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域，在農(nóng)業(yè)上就有好多圖片的處理就是利用的圖像處理技術(shù)。 谷粒計(jì)數(shù)是水稻考種的重要部分。目前水稻谷粒人工計(jì)數(shù)和光電計(jì)數(shù)方法都有不足，探索一種基于MATLAB 圖像處理技術(shù)的谷粒自動(dòng)計(jì)數(shù)方法尤為重要。本研究采用了imread 函數(shù)讀入圖像，原始圖像的灰度化處理，中值濾波，對(duì)圖像分別進(jìn)行了基于Robert算子Sobel算子，Prewitt算子，log算子，canny算子的邊緣檢測(cè)，選出合適的邊緣檢測(cè)方法后，建立圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像的膨脹，圖像的填充，圖像反色，圖像距離變換，取其局部極小值后計(jì)算出連通數(shù)，也就是谷物顆粒數(shù)量。試驗(yàn)表明，該方法可實(shí)現(xiàn)水稻谷?？焖佟?zhǔn)確地自動(dòng)計(jì)數(shù)，不僅極大的減輕了操作者的勞動(dòng)強(qiáng)度，而且還大大地提高了工作效率，是一種十分有效的谷粒計(jì)數(shù)方法，有很強(qiáng)的實(shí)用性和重要推廣意義。 【關(guān)鍵詞】 MATLAB，圖像處理，谷粒，計(jì)數(shù)
目錄 摘要 Abstract 引 言-1 1. 概述-2 1.1 設(shè)計(jì)的背景和意義-2 2. 簡(jiǎn)述數(shù)字圖像處理-3 2.1 數(shù)字圖像處理的方法-3 2.2 圖像濾波的基本方法-3 2.2.1 均值濾波-4 2.2.2 中值濾波-4 3. 實(shí)驗(yàn)原理-6 3.1 目標(biāo)區(qū)域圖像灰度化算法-6 3.2 二值圖像-7 3.3 K-means算法-8 3.4 邊緣檢測(cè)-8 3.4.1 Robert算子-9 3.4.2 Sobel算子-10 3.4.3 Prewitt算子-10 3.4.4 Log算子-11 3.4.5 Canny算子-11 4. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析-13 4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果-13 4.2 實(shí)驗(yàn)分析-15 參考文獻(xiàn)-16 致 謝-17 附 錄-18 |
