基于图像处理的苗期小麦计数系统的设计与实现

发布时间：2023-02-05 12:26

　　小麦是我国重要粮食作物之一,小麦的高产稳产对于保障我国粮食安全起到重要的作用。多项研究表明,种植密度过于稀疏或密集都会影响小麦的产量。因此,及时准确获知小麦苗数对于指导生产有着积极意义。目前的数苗工作大多还是人工方法来完成,该方法对人力依赖性大,且效率低下。论文基于图像处理技术对苗期小麦计数系统建立了一套用手机拍照就可以对小麦数苗的方法。解决了目前人工计算小麦数量时高度耗费人力以及效率低的问题。论文设计实现了一款基于图像处理的苗期小麦计数系统,主要包括对小麦图像的分割方法、苗期小麦的计数方法以及数苗系统的实现。具体研究内容如下:（1）在图像分割方面,基于超绿特征的思想针对小麦的图像特点提出了适合苗期小麦的分割方法;利用超绿特征和阈值分割相结合的算法对小麦图像实现了分割处理,再通过形态学算法对因图像分割造成的毛刺边缘和孔洞进行消除和填充,最后通过连通区域过滤面积较小的干扰区域,实现对小麦图像的有效分割,为后期的数苗算法奠定基础。（2）在苗株统计方面,根据苗期小麦图像特征分析提出了一套对小麦植株进行计数的方法。首先通过连通区域标记算法对分割后的小麦根茎部位进行标记,以确定图像中连通区域数量... 

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究目的及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容与论文组织结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 论文组织结构
    1.4 本章小结
2 苗期小麦计数系统相关技术
    2.1 颜色空间
    2.2 图像处理相关技术
        2.2.1 超绿特征算法
        2.2.2 阈值分割算法
        2.2.3 形态学处理
        2.2.4 连通区域
        2.2.5 平滑滤波算法
    2.3 聚类分析算法
    2.4 本章小结
3 苗期小麦图像处理
    3.1 数据准备
        3.1.1 数据采集环境
        3.1.2 数据采集设备
        3.1.3 数据采集方法
    3.2 小麦图像预处理
        3.2.1 图像增强
        3.2.2 超绿特征的改进
    3.3 基于阈值的小麦图像分割
    3.4 小麦图像后处理
        3.4.1 边缘平滑与孔洞填充
        3.4.2 麦苗根茎区域的截取
    3.5 本章小结
4 苗期小麦计数方法
    4.1 麦苗计数
        4.1.1 苗株标记与粘连区判定
        4.1.2 粘连区的特征分析及选择
        4.1.3 粘连区的苗数识别
    4.2 计数方法验证
        4.2.1 验证方案制定
        4.2.2 实验结果与分析
    4.3 本章小结
5 小麦计数系统的实现与测试
    5.1 苗期小麦计数系统概述
        5.1.1 框架设计
        5.1.2 开发环境
    5.2 功能模块设计与实现
        5.2.1 图像获取模块
        5.2.2 图像分析模块
        5.2.3 数据管理模块
    5.3 系统测试
        5.3.1 系统使用实例
        5.3.2 测试结果与分析
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3734967