科學計算與數據處理實驗報告學

號

姓名

實驗

名稱

基于Matlab的植物葉面積數字攝影圖像處理

實驗目的1、學習用matlab解決實際問題;

2、學習用matlab對圖像進行背景去除;

3、學習用matlab對圖像進行二值化轉換;

4、學習用matlab對圖像進行中值濾波處理;

5、學習用matlab計算像素點的比例,以計算出所求的葉子面子。

實驗方案

實驗所選擇植物葉為銀杏葉,把銀杏葉固定在標準面積板上,用數碼相機拍取圖像。對銀杏葉圖像的處理即就是數字攝影圖像處理法測量其葉面積的關鍵。本實驗中利用matlab對銀杏葉圖像進行背景去除、二值化及中值濾波處理與分析。

1.實驗采用差分法去除圖像的背景

差分處理代數運算的數學表達式為:C( x , y) = A ( x , y) - B ( x , y),其中, A ( x , y) 與B ( x , y) 為輸入圖像, A ( x , y)為原始圖像, B ( x , y) 為背景圖像, 而C ( x , y) 為輸出圖像即差分圖像。在matlab中A ( x , y) 、B ( x , y) 、C ( x , y) 分別為原始圖像、背景圖像與差分圖像的矩陣。

2、采用自動閾值法對圖像進行二值化處理

常用的閾值選取方法有自動尋找最佳閾值法與固定閾值法。自動尋找閾值法能夠自動分析圖像的灰度直方圖, 根據直方圖確定最佳閾值, 然后用尋找到的最佳閾值進行二值化處理。而固定閾值法首先分析每一幀圖像的灰度直方圖, 然后得出每幀圖像的閾值。可以瞧出固定閾值法的工作量大大高于自動閾值法, 并且不能做到自動化, 完全依靠手工去獲取圖像的閾值, 其精度也較自動閾值法低。3.中值濾波的目的就是消除圖像中的各種干擾噪聲

噪聲可能就是在圖像采集量化等過程中所產生的,也可能就是在各種圖像處理過程中產生的。其表現就是圖像信息被干擾噪音所污損,導致圖像質量下降。中值濾波就是一種較簡單但又很常用的濾波平滑方法,它采用鄰域內的像素灰度值的中值來作為處理后像素點的灰度值, 對脈沖式的灰度跳躍平滑效果好。

4.葉子面積的計算

由于數字圖像由一個個像素點組成, 所以在已知每個像素點代表的真實面積下, 可以通過計算圖像中對象物體區域的像素數, 求出葉子的面積。二值化圖像經中值濾波處理后的白色區域灰度值為255 代表背景, 黑色區域灰度值為0 ,代表葉子區域。葉子面積的計算即灰度值為0 的黑色區域的像素個數。根據下面公式:

背景所占像素數量

葉子所占像素數量

葉子所占像素數量

標準面積版面積

葉面積

+

?

=

可求出所求銀杏葉的葉面積。

實驗記錄把銀杏葉固定在標準板上拍照,得到原圖像與背景圖像如圖1,圖2。

圖1 原圖像圖2 背景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab叶子分割实验,基于MATLAB进行树叶面积测量实验报告的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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