微分算子在虫害杨树叶片边缘检测的应用
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杨树叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性研究
Ｃｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ Ｓ Ｐ ＡＤ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ｈ ｌ ｏ ｒ ｏ ｐ ｈ ｙ ｌ ｌ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｌ ｅ ａ ｖ ｅ ｓ ｏ ｆ ｐ ｏ ｐ ｌ ａ ｒ
ＬＩ Ｘｉ ａ ｏ ｙ ｕ
与叶 绿 素 ａ 含 量 的 最优 函数 模 型 为 Ｙ＝０ ． ０ ０ ４ ２ １ ９ Ｓ Ｐ Ａ Ｄ 。 （ Ｒ ２ ＝ ０ ． ９ １ ８ ７ ） ； Ｓ Ｐ ＡＤ值 与 叶 绿 素 ｂ含 量 最优 函数模 型 为 ｙ ＝ ０ ． ０ ７ １ ３ ０ ８ ｅ ㈣ 。 （ ＝ ０ ． ９ ２ ７ ９ ） ； Ｓ Ｐ Ａ Ｄ值 与 叶 绿 素 总 量 的 最 优 函 数 模 型 为 ｙ ＝０ ． ０ ０ ３ ２ ４ Ｓ Ｐ ＡＤ … （ ＝ ０ ． ９ ２ ４ ３ ） 。通过 对 ９个不 同品 种 叶 片 Ｓ Ｐ Ａ Ｄ值 与 叶绿 素合 量 实测值 与预
程， 并根 据 决 定 系数 （ Ｒ ） 确 定 最佳 拟 合 曲线 ， 以探 讨 Ｓ Ｐ Ａ Ｄ值 与 叶 绿 素 含 量之 间 的 关 系。 结 果表 明： 杨树叶片Ｓ Ｐ Ａ Ｄ值 与 叶绿 素 ａ 、 叶 绿素 ｂ 及 总叶 绿 素含 量 间均存 在 极 显著 正相 关 关 系。Ｓ Ｐ Ａ Ｄ值
ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄｂ ｙ ａｌ ｎｅ ｉ ａ ｒ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａｐ ｏ ｗｅ ｒｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｎ ａ ｅ ｘ ｏｎ ｐ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎｄ ａｌ ｏ ｇ ａ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｃｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｎ ｄｔ ａ ｈｅ ｎｔ ｈｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｉ ｆ ｔ ｉ ｔ ｎ ｇ ｃ ｈ ｉ ｖ ｅ
杨树叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性研究
杨树叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性研究李晓宇【摘要】采用SPAD-502叶绿素仪与分光光度法分别测定了杨树叶片的SPAD值与叶绿素含量,建立SPAD值与叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素的线性函数、乘幂函数、指数函数及对数函数的拟合方程,并根据决定系数(R2)确定最佳拟合曲线,以探讨SPAD值与叶绿素含量之间的关系.结果表明:杨树叶片SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素含量间均存在极显著正相关关系.SPAD值与叶绿素a含量的最优函数模型为y=0.004 219SPADl6302(R2=0.918 7);SPAD值与叶绿素b含量最优函数模型为y=0.071 308e0.055468SPAD (R2=0.927 9);SPAD值与叶绿素总量的最优函数模型为y=0.003 24SPAD1792 1(R2=0.924 3).通过对9个不同品种叶片SPAD值与叶绿素含量实测值与预测值的统计检验发现,叶绿素a与总叶绿素含量的实测值与预测值间不存在显著差异,可以通过回归方程来预测杨树叶片叶绿素的绝对含量.【期刊名称】《辽宁林业科技》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P7-9,26,42)【关键词】杨树;SPAD值;叶绿素含量;相关性【作者】李晓宇【作者单位】辽宁省杨树研究所,辽宁盖州 115200【正文语种】中文【中图分类】Q945.11;S792.11叶绿素是植物叶片的主要光合色素，其含量与光合作用密切相关。
叶绿素含量的测定无论是在生理上，还是在选育品种以及抗性研究等方面都很有必要[1-2]。
目前，叶绿素含量的测定一般采用分光光度法和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）叶绿素仪法。
采用分光光度计法测定叶绿素含量操作繁琐费时，取样会对植株造成损伤，同时需将材料从田间取回实验室，因此不适宜田间操作。
而SPAD叶绿素仪是一种测定叶绿素相对含量的便携式仪器，具有操作简便快捷且不破坏叶片，不受时间、气候等条件限制的优点[3]，被越来越多的科研工作者所采用，已经在水稻[4]、拟南芥[5]、葡萄[6]、小麦[7]、油茶[8]等植物上得到了广泛的应用。
基于HMM的杨树变异体叶片特征参数数据挖掘
１ 杨树 叶片图像 预处理 与特 征提取
１ 叶片图像预处理 ． １ 本研究采用 的叶片网像样本来 自 ８０ １ 万像素 Ｃ Ｏ 数码相机的彩 色数字照片。为了使所有待处理的叶 Ｍ Ｓ
片图像都有相同的运算环境 （ 消除颜色 、 色饱和度等差异 ） 首先对原始彩色图像背景分割后的网像进行高 ， 通滤波 ，然后进行 ８ 位位图灰度转换得图 １（ ） ａ ，基于 Ｓｂｌ ｏｅ 算子得到边缘榆测图像并 阈值化得图 ｌ（ ） ｈ，
．
隔 口
罔 ｏｌ ｙ 向 子 ２ｓ 方 算 ｂｘ ｅ、
￣Ｓｂｌ Ｊ 算子体现了沿两个垂直方向的灰度差 ， ｌｏｅ 他们的测量值组合起来形成边缘强度。即：
Ｇｉｉ ｌ［－ ，ｉ １ ２ ［， ｌ ／【 十 ， ｌ ［－ ， ｌ ２ｆ ｆｌ ． １ ［ ］ ｆ ｉ １ ． ］ ｆ ｉＪ十 ｆ ｌ ，＝ ＋ ＋ Ｊ 十 Ｊ十 卜ｆ ｉ １ Ｊ－ ｌ － 【 ，ｉ ］ 一 十 －１ ＋ｆ［－ ， １ ２ Ｉ １ ／【 — ， １ ｆ ｉｌ ｊ Ｉｌ ．【 十 ， ＿ 【 十 ， ＋ １ ｌ ｉ １． ］ ｆ ｉ ， Ｊ ｆ ｌ ｊ ＋ － 一 Ｊ十 Ｊ＋ ］ ［ ， － ｌ ２ ｆ ｌ ｌ ｆ １． １ － ＋ 一厂 Ｊ厂 ／ １
的关 键 。
根据植物基因组学的理论 ，叶形和叶脉是植物重要的生物学特 征，尤其主叶脉和第－ ＠脉的分形特征 － 与植物本身有极大的 自相关性 。在 同样栽培条件下 ， 植株在中 、 后期的叶形虽表现出可塑性的差别 ．但变 异有遗传基础 ， 诸多证据表明叶片特征与植物遗传和变异有必然联 系。因此本文研究运用嵌入式 图像识别 技术 ．先对大量杨树活体叶片进行数 据采集 ，建立数据仓库 ，然后采用 Ｈ Ｍ 隐马尔可夫模型／ ｉ ｅ Ｍ （ Ｈｄ ｎ ｄ Ｍ ｒ ｖＭ ｄ１ ａ ｏ ｏｅ数学建模的方法对物理激发诱变后的苗木活体叶片的网像特征参数库进行挖掘 ，以期尽快发 ｋ ） 现变异个体 ，发现与具体控制诱变＿ 程程序有极大相关性的叶片特征参数 。 Ｔ
一种带有方向的边缘检测算子在道路边缘提取中的应用研究
声敏 感 。高 斯 拉普 拉 斯 算 子 的优 点 是 可精 确 检 测 到
边缘 ，可 以检测大范 围区域，缺点是在拐角、弯 曲 和 灰 度 值 有 变化 的边 缘 有误 检 测 ，检测 不 出边 缘 的
ｎ ｉ ｎ ｅｄｔｃ ｄ ｄ ｅ ａ ｅ ｏ ｄｃｎｉｕｔ． ｈｒ ｒ ｍａｙｏ ｖｏ ｓ ｄ ａ ｔ ｅ ｅｅｔ ｇｌ ｅｒ ｂｅｔ ｏｓ ａ ｄ ｈ ｅｅｔ ｇｓ ｖ ｏ ｏ ｔ ｉ Ｔ ｅｅ ｅ ｎ ｂ ｉｕ ｖｎａ ｓｎｄｔｃ ｎ ｎ ａ ｊｃ ｅ ｔ ｅｅ ｈ ｇ ｎ ｙ ａ 息对 于 地物 边 缘 的正确 提 取 是 十 分 有 价值 的 。为 此 ，本 文 提 出 了一 种 带有 方 向性
的边缘 检测 算 子 ，并 以道路 提取 为例 进行 了实验 。
２ 方 向边缘检 测算子的构建
Ｊ Ｃｎ ｙ在 １８ ．ａ ｎ ９ ６年 提 出 的最 佳边 缘检 测准 则
是 ：（ ）检 测 的信 噪 比最 大 ，对 信 号 的误 检 和 漏检 １
（ ９ ８ 、Ｙ ｕ ｇ ｗ ｎ ａ ｄ Ｕ ｐ （ ９ ９ Ｌ ￣大 部分 １ ９ ） ｏ ｎ — ｏ ｎ ｄ ａ １９ ） １ Ｊ
该类 算 子 的 优 点是 简 单 ， 可检 测 边 缘和 边 缘 方 向， 缺 点是对 噪 声敏 感 ，检测 精度 不 高 。如 Ｓｂ ｌ算 子 ｏｅ
对 噪 声有 一 定 的抑 制 能 力 ，但 在 检 测 阶跃 边 缘 时 得
率最低；（ ）最优检测精度，检测 出的边缘与真实 ２ 边 缘 位 置 最接 近 ；（ ）检 测 点对 边 缘 点 唯一 响 应 ， ３
检 测 出 的伪 边 缘与 真 实边缘 的距 离最 远 。
根据此 准 则 ， ａ ｎ Ｃ ｎ ｙ提 出最佳 边缘 检测 函数 应 是
基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用的开题报告
基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用的开题报告1.研究背景与研究意义图像边缘是图像中最基本的特征之一，图像边缘检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。
传统的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等，但这些方法仍然存在局限性，例如对噪声敏感、边缘检测结果不准确等问题。
针对这些问题，近年来，基于机器学习的图像边缘检测方法得到了广泛的研究与应用。
这种方法能够自动从大量的图像数据中学习图像特征，并得到更高精度的边缘检测结果。
因此，本研究旨在通过对基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用，提高图像边缘检测的准确度和鲁棒性，为计算机视觉领域的发展做出贡献。
2.研究内容与研究思路本研究将围绕以下内容进行深入研究：（1）机器学习的基本变上下文边缘检测理论介绍机器学习相关的理论知识，包括分类器、神经网络、卷积神经网络等，并着重介绍上下文边缘检测理论。
（2）基础边缘检测算法介绍传统的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt 算子等，并比较各算子的优劣。
（3）基于机器学习的边缘检测方法介绍基于机器学习的边缘检测方法，包括基于Haar特征的Adaboost算法、基于LBP特征的SVM算法、基于CNN的图像边缘检测算法等，并分析各种方法的优缺点。
（4）实验与应用本研究将使用大量的实验数据验证上述研究内容，在各种场景下应用并评估不同边缘检测方法的性能表现。
3.研究预期成果本研究主要预期达到以下成果：（1）深入了解机器学习相关理论知识及其在图像边缘检测中的应用。
（2）对传统边缘检测算法进行分析，并比较不同算法的优缺点。
（3）研究基于机器学习的图像边缘检测方法，并对各种方法进行评估和比较。
（4）通过实验与应用，验证机器学习方法在图像边缘检测中的性能表现，并与传统算法进行对比。
4.研究工作计划本研究的工作计划如下：（1）第一阶段（第1-4周）：学习机器学习理论知识，阅读相关文献，进行相关实验的准备。
基于分块阈值和边缘检测的叶片分割算法_赵斌
2 ） 用分块阈值对预处理后的叶片图像 I1 进行分 得到图像 I2 ， 再对图像 I2 依次用开操作 、 腐蚀操 割， 作来消去无意义的小叶片 ， 最后把不完整的地方用填 洞操作进行补充 ， 得到用形态学操作优化后的分块阈 值图像 I3 ； 3 ） 用改进的 Sobel 算子对预处理后的叶片图像 I1 进行边缘检测 ， 得到叶片图像的轮廓 I4 ， 再对 I4 采用 膨胀的形态学操作 ， 得到优化后的边缘检测图像 I5 ； 4 ） 将 2 ） 和 3 ） 得到的结果用相与的方法结合 ， 保 留较优的结果 I6 ， 对 I6 用膨胀 、 填洞的形态学操作得 再对图像 I7 进行取反得到最终的实验结 到图像 I7 ， 果 I8 。 本文算法的流程框图如图 3 所示 。
， 它利用局部阈值和最佳阈值来分割叶片 ， 最终
得到了比较清晰的叶片二值图像 ， 但是它所处理的叶 并没有受到噪声的干扰 ； 基 片图像就只有一片叶子 ，
［2 ］ 于改进 Sobel 算法的叶片图像边缘检测 ， 通过增加
1
阈值分割
［4 ］ 本文采用的分块阈值分割算法是在 Ostu 法 的
方向模板来改进 Sobel 算子 ， 解决了边缘检测时边缘
把该近似梯度算子用 3 × 3 的模板表示就是 Sobel
将这两个算子模板进行卷积， 得到的最大值作为 该点的输出值， 最后的运算结果就是 1 幅边缘幅度图 像
［7－8 ］
来进行优化 。 比如 ： 膨胀既能使边界向外扩张 ，
。
又能填补叶片中的空洞 ； 腐蚀可以消去无意义的小叶 片 ； 开操作可以除去叶片图像中小于结构元尺寸的亮 点 ，同时保留所有的灰度和较大的亮区域特征 ； 取反 操作则可以使得到的叶片分割图像的视觉效果更加 好等 。 本文的算法主要步骤如下 ： 1 ） 先把植物叶片原图像 I 转变成灰度图像 Im ， 再 增强等预处理处理 ， 然后得 对灰度图像 Im 进行滤波 、
2007年《林业机械与木工设备》总目次
维普资讯
固目
２ ０ ０ ７年《 林业机械 与木 工设备》 总 目次
题 目
・
作 者
期・ 页
题 目
作 者
期・ 页
综述 ・
中国数控木工机械 的开发方向
马
岩
（ １ １ － ４ ）
家具机械发展趋势与选用的
几 个技 术 问 题
李
王
木质能源利用现状
徐
鑫等 （ ８ － １ ３ ）
吴旭 刚等 （ ９ － ４ ）
我国结构用木质复合材现状与应用前景 王宏棣等 （ ９ － ７ ）
晚清时期中国的木材加工技术
剖灌 机 械 发展 现 状 及趋 势
索建营等 （ ９ － １ ０ ）
王 燕 等 （ １ ０ — ４ ）
燃料电池技术在农林机械应用分析 多尺度数学形态学在木材图像边缘
检测 中的应用 １ Ｓ Ｚ Ｘ 一 ２ ８ ０型振动深松旋耕机 Ａ Ｎ Ｓ Ｙ Ｓ 在板式家具强度分析中的应用
江发潮 （ ７ － ５ １ ） 郭 凡等 （ ９ － ４ ７ ）
孙彦君 等 （ ９ — ５ ０ ） ， 可 风梅等 （ １ ０ — ５ ２ ）
数控机床在我国木材加工领域
的应用前景
推广应用・
中密度薄板 生产线速度调节控制
吕 宏等 （ ４ － ４ ） 崔会 旺等 （ ４ — ６ ） 杨兰玉等 （ ４ － ９ ） 任忠先等 （ ５ － ４ ）
感性工学在产品需求分析中的应用
草苁蓉的人 工繁育
Ｐ Ｌ Ｃ在 多 层 压机 控 制 系 统 中 的应 用
王云颂等 （ １ ０ － ６ ）
的应用与发展
人造板在不同热压条件下传热的 研究现状 李翠翠等 （ １ ０ － ８ ）
固目
２ ０ ０ ７年《 林业机械 与木 工设备》 总 目次
题 目
・
作 者
期・ 页
题 目
作 者
期・ 页
综述 ・
中国数控木工机械 的开发方向
马
岩
（ １ １ － ４ ）
家具机械发展趋势与选用的
几 个技 术 问 题
李
王
木质能源利用现状
徐
鑫等 （ ８ － １ ３ ）
吴旭 刚等 （ ９ － ４ ）
我国结构用木质复合材现状与应用前景 王宏棣等 （ ９ － ７ ）
晚清时期中国的木材加工技术
剖灌 机 械 发展 现 状 及趋 势
索建营等 （ ９ － １ ０ ）
王 燕 等 （ １ ０ — ４ ）
燃料电池技术在农林机械应用分析 多尺度数学形态学在木材图像边缘
检测 中的应用 １ Ｓ Ｚ Ｘ 一 ２ ８ ０型振动深松旋耕机 Ａ Ｎ Ｓ Ｙ Ｓ 在板式家具强度分析中的应用
江发潮 （ ７ － ５ １ ） 郭 凡等 （ ９ － ４ ７ ）
孙彦君 等 （ ９ — ５ ０ ） ， 可 风梅等 （ １ ０ — ５ ２ ）
数控机床在我国木材加工领域
的应用前景
推广应用・
中密度薄板 生产线速度调节控制
吕 宏等 （ ４ － ４ ） 崔会 旺等 （ ４ — ６ ） 杨兰玉等 （ ４ － ９ ） 任忠先等 （ ５ － ４ ）
感性工学在产品需求分析中的应用
草苁蓉的人 工繁育
Ｐ Ｌ Ｃ在 多 层 压机 控 制 系 统 中 的应 用
王云颂等 （ １ ０ － ６ ）
的应用与发展
人造板在不同热压条件下传热的 研究现状 李翠翠等 （ １ ０ － ８ ）
自适应Canny算法的植物叶片图像边缘检测应用
进方 法“ Ｈ ， 也实现 了很多地方 的应用 。而本文将改进 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算法应用在了植物叶片 图像边缘检测 ， 采 用中值滤波平滑去噪 ， 根据
灰度直方 图 自动计算高低 阈值 ， 实现 白适应的植物叶片边缘 检测 ， 实验结果表明效果 良好 。
１ 传统 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算法原 理
Ｓ ｘ ＝ １ × ： １ ］ ＝ ｘ １
Ｓ ， Ｓ ｙ 是ｘ 向、 ｖ 向的一阶偏导数矩阵 ， 梯度幅值以及梯 度方 向的数学表达式为 ：
（ ２ ）
（ ３ ）
（ ４ ）
Ｍ ｂ ｊ ］ ： 、
１ ． ３对 梯 度 的 幅值 非极 大 值 抑 制
＋ ５ ， Ｍ
一
个 优秀的边缘检测算法需要满 足信噪 比 、 定位精 度和单边 界响应ｊ个准则 。而 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算 法就是在这基础上推导 出来的最优
边缘检测算法 ， 它包含四个 步骤 ： 首先利用高斯过滤器平滑去噪 图片 ， 其次利用一阶偏导计算图像的梯度幅值和方 向， 然后对梯度 的幅值进行非极大值抑制 ， 最后利用设定 的高低 阈值排除伪边缘得到轮廓 。
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ． ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｅ ｎ Ｔ ｅ ｈ ＋ ８ ６ — ５ ５ １ — ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ３ ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ４
自适应 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算法的植物 叶片图像边缘检测应用
李 沙 ， 谢 鹏 ， 姚 丽
Ｉ ＳＳ Ｎ １ ０ ０ ９ － ３ ０ ４ ４
Ｅ— ｍａ ｉ ｌ ： ｅ ｄ ｕ ｆ ＠ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｅ ｎ
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电脑 知 识 与技术
灰度直方 图 自动计算高低 阈值 ， 实现 白适应的植物叶片边缘 检测 ， 实验结果表明效果 良好 。
１ 传统 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算法原 理
Ｓ ｘ ＝ １ × ： １ ］ ＝ ｘ １
Ｓ ， Ｓ ｙ 是ｘ 向、 ｖ 向的一阶偏导数矩阵 ， 梯度幅值以及梯 度方 向的数学表达式为 ：
（ ２ ）
（ ３ ）
（ ４ ）
Ｍ ｂ ｊ ］ ： 、
１ ． ３对 梯 度 的 幅值 非极 大 值 抑 制
＋ ５ ， Ｍ
一
个 优秀的边缘检测算法需要满 足信噪 比 、 定位精 度和单边 界响应ｊ个准则 。而 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算 法就是在这基础上推导 出来的最优
边缘检测算法 ， 它包含四个 步骤 ： 首先利用高斯过滤器平滑去噪 图片 ， 其次利用一阶偏导计算图像的梯度幅值和方 向， 然后对梯度 的幅值进行非极大值抑制 ， 最后利用设定 的高低 阈值排除伪边缘得到轮廓 。
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ． ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｅ ｎ Ｔ ｅ ｈ ＋ ８ ６ — ５ ５ １ — ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ３ ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ４
自适应 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算法的植物 叶片图像边缘检测应用
李 沙 ， 谢 鹏 ， 姚 丽
Ｉ ＳＳ Ｎ １ ０ ０ ９ － ３ ０ ４ ４
Ｅ— ｍａ ｉ ｌ ： ｅ ｄ ｕ ｆ ＠ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｅ ｎ
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电脑 知 识 与技术
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篇。
第３ ５卷
２０ 年 ０７
第 ２期
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析受虫害杨树叶片 图像的方法 。 １ 常用 的边缘检测算子 在对离散 图像进行的运算中 ，以差分运算近似代替 导数运算。以这些理论为基础， 产生了许多基于梯度的边
维普资讯
囤
虫
宋蛰存 ， 周秀 明
的龃
（ 东北林 业大学 ， 黑龙江 哈 尔滨 １０ ４ ） ５ ０ ０ 摘 要： 介绍 了几种常用的边缘检 测算子。不 同的微 分算子对不同边缘检 测的敏 感程度 不同， 因此对 不同类 型
的边缘提 取应采 用对 此类边缘敏 感的算子 。针 对受 虫害杨树 叶片 图像 ， 通过 ＭＡ Ｌ Ｂ７１ 行仿 真研 究， Ｔ Ａ ．进 通过 比
［］伯 晨， 彦龙， 林 等给 质 束下 类ＤＴ 像 ４ 晓 卜 沈 成， ．定降 约 一 Ｃ 域图 水印 算法的拉伸系数估计［． 科技大 Ｊ国防 ］ 学学报，０， （） ２ ２ ４６： ０ ２
５—７ ２５・ 第一作者简介： 孔宪君 ， 高级工程师， 主要研究方向为计 算机操作系统和多媒体技术，在国内核心期刊发表论文十余
收稿 日期 ：０ ６ ｌ— ０ ２ ０ 一 １２
ห้องสมุดไป่ตู้
之间、 基元 与基元之 间。图像 的大部分 主要信息都存在
于图像 的边 缘 中， 图像进行边缘 检测和提取 ， 过二 对 通 值 图像可 计算 出图像 中 目标物 的几何特性 ，如 目标物 的大小及位置 。 本文利用常用 的微分算子对受到虫害
终
， ，
王 伟 于 噪 的 图 印 法Ｊ 算 新 ． 蔷 比 自 算 ［计 机 基 ］ ．
Ｉｅｒ ：ｋ ｗ ㈩ｍｓ ａ ． ｔａ ｒ — ６
权纠纷 时 ，所有者从盗 版作 品或水 印版作 品中获取水
工程 ２０３，９ ３）７ — ２ ０ ２ （ ：０ ７ ．
印信号作为依据 ， 从而保护所有者的权益。另一个典型 应用是 Ｄ Ｄ防拷贝系统 ，即将水 印信息加入 Ｄ Ｄ数 Ｖ Ｖ
据 中，这样 Ｄ Ｄ播放机 即可通过检 测 Ｄ Ｄ数据 中的 Ｖ Ｖ 水 印信息而判断其合法性和可拷贝性。 主要参考文献：
［］ Ｋ ｃ ｎ ｈ。Ｊ Ｉ ａｅ ａａｔｅｗ ｔｍ ｒｉ ｓ ｇｖ ｕｌ １ ｏｈＥ ａｄＺ ａ ．ｍ ｇ －ｄｐｖ ａ ｒ ａ ｎ ｕｉ ｉ ａ ｉ ｅ ｋｇ ｎ ｓ
基金项 目： 黑龙 江省 自然基金资助项 目（ ２０ ０ ） Ｃ ０ ５ ７
的杨树 叶片图像 进行检测 ， 最后 比较 结果 ， 出适 合分 得
ｍｄ１… ． Ｅ ｏ＂１ｎ ｐｃ１ ｒｓｎ ｏｍ ｎａ０ｓ ｏ ｓ ｅ Ｉ ＥＨＩ１ ｏ ＳｅａＡｅ ｍ ｕｉｔｎ， Ｅ Ｉａ ｉ １ Ｉ ａｉ Ｃ ｃｉ
ＳＯＮＧ Ｚｈｅ ｕｎ ＺＨＯＵ ｕ－ ｉ －ｃ ， Ｘｉ ｍ ｎｇ
（ ｏ ｈａｔ ｏｅｔ ｎ ｅｓｙ Ｈ ｉ ｎｊｎ ａｂｎ１０４ ， ｈｎ ） Ｎ ｒ ｅｓ Ｆｒｓ ｙＵ ｉ ｒｉ ， ｅ ｏｇ ａｇＨ ｒｉ ５ ０ ０ Ｃ ｉａ ｔ ｒ ｖ ｔ ｌ ｉ
Ａｂｓｒ ｃ ：ｎ ｒｄ ｃ ｄ ａ ｆｗ ｏ ｒｔｒ ａ ｅ ｎ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ｂ ｉｆｙ ｅ ｓｔｖｔ ｓｄｆｅｅ ｔｆｒｄ ｆ ｒ ｎ ｐ ｒ ｔｒ ， Ｏ ｔ ａ ｔ Ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｐｅａｏ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｄ ｅｄ ｔｃｉ ｒｅ ．Ｓ ｎ ｉ ｉ ｉ ｉ ｒ ｎ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔｏ ｅ ａｏ ｓ Ｓ ｏ ｏ ｌ ｉ ｙ ｄｆｅ ｅ ｔｔｐｅ ｆｅ ｇ ｅｅ ｔｏ ｓ ｄ ｐ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄｎ ｅ ｓｔ ｅｏ ｅ ａｏ ． ｅｉ ｇ ｓｏ ｅ ｔ ｏａ ｌｄ ｓｗｅｅ ｓｍｕ ａｅ ｉ ｒ ｎ ｙ ｓｏ ｄ ｅｄ ｔｃｉｎ ｍｕ ｔ ｏ ｔ ｒｅ ｐ ｎ ｉｇ ｓ ｎ ｉｉ ｐ ｒ ｔｒ Ｔｈ ｍａ ｅ ｆｐ ｓ ｌｒｂ ａ ｅ ｒ ｉ ｌｔｄ ａ ｃ ｖ ｐ ｂ ＡＴＬ 、．Ｔｈ ｈ ｒｃｅ ｓａ ｕ ｃｉｎ ｆｔ ｐｅａｏ ｓｗｅ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｎ ｌｚ ｄ ｎｄ ｔ ｅ ｓ ｉ ｂｅ ｍｅｈ ｄ ｈ ｄ ｙＭ ＡＢ ７ １ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｎｄ ｆｎ ｔ ｓｏ ｏ ｈｅｏ ｒｔｒ ｒ ｏ ａ ｄ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ，ａ ｈ ｕ ｔ ｌ ｔｏ ａ ｒ ａ
较 ． 出合 适 的 方 法 。 选
关键词 ： 微分算子 ； 边缘检测 ；图像 中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ３１ １ ４ 文献标识码 ： Ｂ 文章编 号 ：０ １４ ６ （０ ７ ０ — ０ ７ ０ １０ — ４ ２ ２ ０ ）２ ０ ４ — ３
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｆｅ ｅ ｔＯｐ ｒ ｔ ｒ ｇ ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ ｅ ｔＰ ｐ ａ ａ ｅ ｐ ｉ ｔ ｆＤｉ ｒ ｎ ｅ ａ ｏ ｓｉ Ｅｄ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｆＰ ｓ ｏ ｌ ｒ Ｂｌ ｄ ｓ ｃ ｏ ｎ
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图像的边 缘是图像最基本 的特征…。 所谓边缘是指 其周 围像素灰度 有阶跃 变化或 “ 屋顶” 变化 的那 些像素 的集合 。 边缘 广泛存在于物体与背景之 间 、 物体 与物体
４ 结束语
数字水 印主要 应用于版权保 护 ，如数字作 品的所
１ ８ ６４： ５５９ ９ ， （） ２－３． ９ ５ ［］ ３
有！！ 竺 印 苎 景 二 ， 璧
后公开发布水 印版 本作 品。当该 作品被盗版 或 出现版
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第３ ５卷
２０ 年 ０７
第 ２期
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析受虫害杨树叶片 图像的方法 。 １ 常用 的边缘检测算子 在对离散 图像进行的运算中 ，以差分运算近似代替 导数运算。以这些理论为基础， 产生了许多基于梯度的边
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囤
虫
宋蛰存 ， 周秀 明
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（ 东北林 业大学 ， 黑龙江 哈 尔滨 １０ ４ ） ５ ０ ０ 摘 要： 介绍 了几种常用的边缘检 测算子。不 同的微 分算子对不同边缘检 测的敏 感程度 不同， 因此对 不同类 型
的边缘提 取应采 用对 此类边缘敏 感的算子 。针 对受 虫害杨树 叶片 图像 ， 通过 ＭＡ Ｌ Ｂ７１ 行仿 真研 究， Ｔ Ａ ．进 通过 比
［］伯 晨， 彦龙， 林 等给 质 束下 类ＤＴ 像 ４ 晓 卜 沈 成， ．定降 约 一 Ｃ 域图 水印 算法的拉伸系数估计［． 科技大 Ｊ国防 ］ 学学报，０， （） ２ ２ ４６： ０ ２
５—７ ２５・ 第一作者简介： 孔宪君 ， 高级工程师， 主要研究方向为计 算机操作系统和多媒体技术，在国内核心期刊发表论文十余
收稿 日期 ：０ ６ ｌ— ０ ２ ０ 一 １２
ห้องสมุดไป่ตู้
之间、 基元 与基元之 间。图像 的大部分 主要信息都存在
于图像 的边 缘 中， 图像进行边缘 检测和提取 ， 过二 对 通 值 图像可 计算 出图像 中 目标物 的几何特性 ，如 目标物 的大小及位置 。 本文利用常用 的微分算子对受到虫害
终
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王 伟 于 噪 的 图 印 法Ｊ 算 新 ． 蔷 比 自 算 ［计 机 基 ］ ．
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权纠纷 时 ，所有者从盗 版作 品或水 印版作 品中获取水
工程 ２０３，９ ３）７ — ２ ０ ２ （ ：０ ７ ．
印信号作为依据 ， 从而保护所有者的权益。另一个典型 应用是 Ｄ Ｄ防拷贝系统 ，即将水 印信息加入 Ｄ Ｄ数 Ｖ Ｖ
据 中，这样 Ｄ Ｄ播放机 即可通过检 测 Ｄ Ｄ数据 中的 Ｖ Ｖ 水 印信息而判断其合法性和可拷贝性。 主要参考文献：
［］ Ｋ ｃ ｎ ｈ。Ｊ Ｉ ａｅ ａａｔｅｗ ｔｍ ｒｉ ｓ ｇｖ ｕｌ １ ｏｈＥ ａｄＺ ａ ．ｍ ｇ －ｄｐｖ ａ ｒ ａ ｎ ｕｉ ｉ ａ ｉ ｅ ｋｇ ｎ ｓ
基金项 目： 黑龙 江省 自然基金资助项 目（ ２０ ０ ） Ｃ ０ ５ ７
的杨树 叶片图像 进行检测 ， 最后 比较 结果 ， 出适 合分 得
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较 ． 出合 适 的 方 法 。 选
关键词 ： 微分算子 ； 边缘检测 ；图像 中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ３１ １ ４ 文献标识码 ： Ｂ 文章编 号 ：０ １４ ６ （０ ７ ０ — ０ ７ ０ １０ — ４ ２ ２ ０ ）２ ０ ４ — ３
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图像的边 缘是图像最基本 的特征…。 所谓边缘是指 其周 围像素灰度 有阶跃 变化或 “ 屋顶” 变化 的那 些像素 的集合 。 边缘 广泛存在于物体与背景之 间 、 物体 与物体
４ 结束语
数字水 印主要 应用于版权保 护 ，如数字作 品的所
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有！！ 竺 印 苎 景 二 ， 璧
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