基于Matlab图像处理求植物叶片面积
使用Matlab进行植物图像分析的方法研究
使用Matlab进行植物图像分析的方法研究植物图像分析是一门重要的研究领域，它可以帮助我们更好地理解植物的结构和生理特性。
近年来，随着计算机技术的不断发展，使用计算机视觉方法进行植物图像分析已成为一种较为常见的研究手段。
本文将介绍使用Matlab进行植物图像分析的方法研究，并探讨其在生态学、农业科学等领域的应用前景。
一、图像预处理图像预处理是植物图像分析的第一步，它的目的是消除图像中的噪声和不需要的信息，提高图像的质量。
在Matlab环境下，我们可以利用图像处理工具箱中提供的函数进行图像预处理。
例如，我们可以使用滤波器对图像进行平滑操作，可以使用阈值分割方法将图像分为背景和前景等。
二、特征提取特征提取是植物图像分析的核心，它的目的是从图像中提取出植物的形态和结构等特征。
在Matlab中，我们可以利用图像处理工具箱中的多种函数进行特征提取。
例如，我们可以使用形态学操作对植物的轮廓进行提取，可以使用边缘检测算法对植物的边缘进行提取，可以使用纹理分析方法对植物的纹理特征进行提取等。
三、机器学习方法机器学习方法在植物图像分析中扮演着重要的角色，它可以根据提取出的特征对植物进行分类和识别。
在Matlab中，我们可以利用机器学习工具箱中提供的函数进行机器学习算法的实现。
例如，我们可以使用支持向量机（SVM）算法对植物进行分类，可以使用卷积神经网络（CNN）对植物进行识别等。
通过机器学习方法，我们可以更加准确地对植物进行分类和识别，为后续的研究工作提供支持。
四、应用前景植物图像分析在生态学、农业科学等领域具有重要的应用前景。
在生态学中，通过对植物的图像分析，我们可以了解植物的空间分布状况、生态系统的稳定性等。
在农业科学中，通过对植物的图像分析，我们可以监测植物的生长状态、预测产量、研究植物的抗逆性等。
此外，植物图像分析还可以应用于植物病害的检测和预防、植物品种的鉴别和选育等方面。
总结：使用Matlab进行植物图像分析的方法研究有着广泛的应用前景。
基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)
基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)论文导读：图3给出了实验中图像处理的过程与结果，其中（a）为相机拍摄的原始灰度图像，(b)为对原始图像进行迭代阀值法分割后的二值图像，（c）为对二值图像进行开运算后的结果，（d）是从（c）中分离出来的大豆叶片目标，（e）是从（c）中分离出来的叶片外接矩形图像。
关键词：图像处理，叶面积无损测量0引言叶片面积的大小直接影响到植物生产力的高低，叶片面积的变化也直接影响植物水分生理的变化过程。
测定植物叶片面积，往往是研究一些与植物叶片面积相关的生理生化指标首要解决的问题。
例如，对小面积叶片的光合速率进行测定时，需要知道这些叶片的实际面积，以此换算标准光合速率。
叶片的面积的测定经历了网格法、称重法、系数法以及使用叶面积仪进行测定，前三种方法需要进行破坏性测量，而叶面积仪价格昂贵，且当叶片面积很小时，测得的面积与实际面积间会产生较大偏差。
游明安等[1]介绍了采用叶长×叶宽与叶片面积间的回归关系来测定叶片的叶面积，然而在建立回归关系前，还需对抽样后的叶片进行面积测定。
当需要在田间进行非破坏植株的叶面积测定时，可以采用基于机器视觉技术的图像处理方法来求得叶面积，该方法可以有效的实现无损测量。
本文利用机器视觉知识，基于参照物的叶面积测量方法，通过对目标图像进行区域分割，分别对其计算区域面积，最终求得比较准确的大豆叶片参数值。
论文格式。
1、测定原理数字图像有许多像素点组成，每个像素点代表一定的实际面积值，而其所代表的实际面积值可以由已知参照物面积求得[2]。
因此叶面积可由下列公式求得：（1）其中S代表叶片面积，S0代表参考物体的实际面积，通过图像处理得到叶片面积S1，参考物体面积S2。
这种方法在测量叶片面积时，需要在严格的物距下进行叶片的采样，以保证每个像素代表的真实面积不变，而且要求光学器件的线性度高，镜头的焦距不可变，可见此方法难度较大。
拍摄图像时让数码相机离被测叶片尽量远，通过数码相机的变焦功能使被测叶片的像尽量大，相当于在尽量长的焦距下拍摄，误差就会有效地减少。
基于图像处理的植物叶面积测量方法
(a)原始图像
(b)Robert 算子边缘 (c)canny 算子边缘
式中 Z(i,j)是图像上(i,j)点的灰度值，N(i,j)是(i,j)点的权重系
数，通常 N(i,j)＝1； (3)求出新的阈值：Tk+1=(Zo + ZB)/2； (4)如果 Tk = Tk+1 ，则结束，否则 k←k+1，转步(2)。
WANG Yongjiao, ZHANG Yin, ZHANG Sanyuan
(State Key Laboratory of CAD & CG, College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027)
【Abstract】On analyzing the basic characteristics and shortages of current plant leaf area approaches, this paper puts forward a new approach with rapidity and accuracy by means of digital camera, called image-based process. The measurement can be done without destroying the plant and can be measured accurately. Compared with the values of experiment from others, the results show that this method has better feasibility. 【Key words】Image processing; Leaf area; Threshold; Non-destroyed measurement
基于图像处理的植物叶面积测定方法的研究
基于图像处理的植物叶面积测定方法的研究
近年来，随着信息技术的不断发展，越来越多的软件都被广泛应用到植物叶片
面积测定的领域，其中基于图像处理的方法体现出独特的优势，有效提高了测量精度，也带来了一定的争议。
研究者们为了解决这一问题，以研究植物叶面积测定方法基于图像处理的研究为题开展了大量的实验和研究。
首先，基于图像处理的植物叶面积测定方法主要利用图像处理软件对植物叶面
积进行测量。
通过借助计算机算法，可以快速的从一张图片中自动提取出叶片的边界线，从而准确的测量出叶片的面积。
与传统的测量方法相比，基于图像处理的方法更加快捷、准确、可靠。
其次，基于图像处理的植物叶面积测定方法在实际应用中也呈现出诸多的优势。
例如，由于它可以快速提取出叶片的边界线，因此可以避免因反复测量而带来的出错，更加准确可靠。
此外，还可以有效减少人工劳动，节省时间和精力。
最后，虽然基于图像处理的植物叶面积测定方法在实践中有诸多优势，但是不
可否认的是，其中也存在若干缺点，例如图像处理时会遇到阴影和反射的干扰，而这种干扰可能会对测量结果带来较大的误差，因此，研究者们要努力寻找更加有效的解决方案，不断优化方法，提高效率和精度，以满足不断发展的需求。
综上所述，基于图像处理的植物叶面积测定方法在实践中可行性较高，节省了
时间和金钱，减少了人工参与，提高了准确性，带来了许多的便利。
该方法虽然有一定的局限性，但还是具有普遍的应用价值，如果能够得到适当的优化及时间的改进，它更有可能在业务领域得到更广泛的应用。
基于图像处理的植物叶面积测定方法_白由路
6:4:81*2控件是6781*2的后继产品，包含在 9*B
（4）在“图像”菜单中，选择“调整”命令中的“亮度3对 比度”菜单，调整图片中的亮度和对比度，使背景和叶片
图’ 原叶片图像
呈现出明显的反差。
（/）在工具栏中，选择“魔棒工具”，选取图片背景部 分，如果一次选不完全时，再用“添加到选区”选项，选择
其它部分，直到基本选择完毕为止。
（5）在“选择”菜单中，使用“反选”命令，选择叶片部 分。
— !" —
方法 5江苏农业科学L#$$#（,）P#$!#&5 J%K张全法，冯绚，何金田等 5植物叶片面积测量系统的设计及应
用 5河南农业大学学报，@0>5,’(%)P,N,!,NAL#$$&5 J’K郭玲文 5QR0403R0SO5$从入门到精通 5北京P航空工业出版社，
#$$#年 5
!"!#$$%&#’()&*+#,-%+$.#").+#/#%+# -,0"10*#1+$%&’+,,
《农业网络信息》#$$%年第&期 交流园地
基于图像处理的植物叶面积科学院土壤肥料研究所，北京 &$$$’&）
摘 要：本文详细介绍了植物叶面积测定的方法，该方法不需要特殊的设备，仅用数码相机和图像处理软件
（()*+*,)*-./$）可完成植物叶面积的测定和叶长叶宽等指标测量，是一种快速准确的植物叶面积测定方法。 关键词：植物；叶面积；数码相机；图像处理
基于数字图像处理的植物叶面积测量方法
关 键 词 叶 面 积
数 字 图像
畸 变图像
Ｈ ｕ ｈ变换 几 何 校 正 ｏｇ
文章 编 号 １０ — ３ １ （ ０ ６ ２ — １ ４ ０ 文 献标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３一 ２０ ）７ ０ ９ — ３ 中 图分 类 号 Ｓ ２ １６
Ａ Ｍ ｅ ｓ ｅ ｅ ａ ｕｒ ｍ ｎｔ Ａｐｐ ｏ ｃ ｏ ａ ｅ Ｂａ ｅ ｏ ｒ ａ ｈ ｆ Ｌｅ ｆ Ａｒ ａ ｓｄ ｎ Ｄｉ ｉａ ｍ ａ ｅ Ｐｒ ｃ ｓｉ ｇ ｔ ｌ Ｉ ｇ ｏ ｅ ｓｎｇ
维普资讯
基 于数字 图像处理的植物 叶面积测量方法
左 欣 １ 韩 斌 １ 程 嘉林 ： ， ３
－江 苏科 技 大 学电子信 息 学院 ， （ 江苏镇 江 ２ ２ ０ ） １０ ３
（ 国农 业科 学院镇 江蚕 业研 究所 ， 苏镇 江 ２ ２ １ ） 中 江 １０ ８
（ 江南 大学信 息工程 学 院 ， 苏无锡 ２ ４ ３ ） 江 １ ０ ６
摘 要 数 码 相机 摄 入 图像 时产 生 的 线性 几 何 畸 变会 给 叶 片 面 积 的 测 量 带 来误 差 。针对 此 问题 文章 改 进 了 Ｈ ｕ ｈ变换 ｏｇ 算 法 ， 用 来对 叶 片畸 变 图像进 行 几 何 校 正 ， 并 然后 计 算 叶 片 面积 。 实验 表 明 ， 方 法适 于 多种 植 物 的 叶 面积 活体 测 量 ， 该 速
导 生 产 有 重要 的意 义
畸变 叶 片 图 像 ， 后 计 算 叶 面积 。 然
２ 方 法 与 原 理
进 行 活 体 叶 片 现场 面 积 测 量 的 叶 面积 测 定 系统 ． 件 由 数 硬 码 相 机 、 算 机 、 持 标 准 板 三 部 分 组 成 软 件 部 分 为 本 文 用 计 手 Ｖｓａ Ｃ ＋ ， 发 的应 用 程 序 ｉ ｌ ＋６ ｕ ０开 现 场 测 量 时 ． 常 是使 用 手 持 标 准 板 构 建 一 个 与 叶 片 位 于 通 同 一平 面 的 已 知 面 积 的 参 照 物 ． 结 构 图 如 图 １ 示 ． 先 在 其 所 首
基于MATLAB进行树叶面积测量实验报告
科学计算与数据处理实验报告学号姓名实验名称基于Matlab的植物叶面积数字摄影图像处理实验目的1、学习用matlab解决实际问题;2、学习用matlab对图像进行背景去除;3、学习用matlab对图像进行二值化转换;4、学习用matlab对图像进行中值滤波处理;5、学习用matlab计算像素点的比例,以计算出所求的叶子面子。
实验方案实验所选择植物叶为银杏叶,把银杏叶固定在标准面积板上,用数码相机拍取图像。
对银杏叶图像的处理即就是数字摄影图像处理法测量其叶面积的关键。
本实验中利用matlab对银杏叶图像进行背景去除、二值化及中值滤波处理与分析。
1.实验采用差分法去除图像的背景差分处理代数运算的数学表达式为:C( x , y) = A ( x , y) - B ( x , y),其中, A ( x , y) 与B ( x , y) 为输入图像, A ( x , y)为原始图像, B ( x , y) 为背景图像, 而C ( x , y) 为输出图像即差分图像。
在matlab中A ( x , y) 、B ( x , y) 、C ( x , y) 分别为原始图像、背景图像与差分图像的矩阵。
2、采用自动阈值法对图像进行二值化处理常用的阈值选取方法有自动寻找最佳阈值法与固定阈值法。
自动寻找阈值法能够自动分析图像的灰度直方图, 根据直方图确定最佳阈值, 然后用寻找到的最佳阈值进行二值化处理。
而固定阈值法首先分析每一帧图像的灰度直方图, 然后得出每帧图像的阈值。
可以瞧出固定阈值法的工作量大大高于自动阈值法, 并且不能做到自动化, 完全依靠手工去获取图像的阈值, 其精度也较自动阈值法低。
3.中值滤波的目的就是消除图像中的各种干扰噪声噪声可能就是在图像采集量化等过程中所产生的,也可能就是在各种图像处理过程中产生的。
其表现就是图像信息被干扰噪音所污损,导致图像质量下降。
中值滤波就是一种较简单但又很常用的滤波平滑方法,它采用邻域内的像素灰度值的中值来作为处理后像素点的灰度值, 对脉冲式的灰度跳跃平滑效果好。
matlab反演叶面积指数
matlab反演叶面积指数一、引言叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是指单位地表面积上植物叶面积的总和，是反映植被覆盖度和生长状态的重要参数。
LAI的精确测定对于研究植物生长、光合作用、水分利用等方面有着重要的意义。
在实际应用中，可以利用遥感技术获取植被信息，其中MATLAB反演方法是一种常见的方法。
二、MATLAB反演LAI方法1. 原理MATLAB反演LAI方法基于遥感数据与地面观测数据之间的关系，通过建立反演模型来计算LAI值。
常见的遥感数据包括MODIS、AVHRR等，地面观测数据包括LAI仪器观测值等。
2. 步骤（1）获取遥感数据和地面观测数据；（2）进行预处理，如云去除、大气校正等；（3）建立反演模型，并进行参数优化；（4）计算LAI值，并进行精度评价。
3. 反演模型常见的反演模型包括经验模型和物理模型两种。
经验模型是基于统计学原理建立起来的数学公式，通常只考虑遥感数据与LAI之间的相关性，而不考虑其物理意义。
常见的经验模型有多元线性回归模型、神经网络模型等。
物理模型是基于植被生长过程中的光合作用、水分利用等物理过程建立起来的数学公式，具有较强的物理意义。
常见的物理模型有PROSAIL、SAIL等。
三、MATLAB反演LAI实例以PROSAIL为例，介绍MATLAB反演LAI的具体步骤。
1. 准备工作（1）安装PROSAIL；（2）准备输入参数：太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角、叶面积指数。
2. 编写MATLAB程序（1）读取输入参数；（2）调用PROSAIL函数计算反射率；（3）根据反射率计算LAI值。
3. 结果分析对比实际测量值和反演值，评估精度。
四、总结MATLAB反演LAI方法是一种常见的遥感方法，可以通过建立反演模型计算出LAI值。
在具体应用中，需要根据实际情况选择适合的反演模型，并进行精度评价。
基于MATLAB的图像批量二值化处理并求取面积的方法
基于MATL AB图像批量二值化处理并求取面积的方法由于个人需要，需要将图片进行二值化处理并求出相关部分面积占比，本人MATLAB小小白，网络上的解决方式大多对文件名要求较高，无法批量的读取和另存，小小白结合大家的方法，终于搞定了自己想要的效果，程序可能不太健壮[捂脸]，至少还是可以用的，分享给需要的童鞋，一起学习。
程序实现的功能：从文件夹【test1】批量读取图片（文件名任意），经过二值化处理、求出面积后，图片以文件名不变的形式存储至【test2】中，图片序号、名称、面积输出至【t est2】中test.xls中。
代码如下，多多指教！CODE：cleara ll;clc;file_p ath = 'C:\Users\LPZ\Deskto p\test1\';% 图像文件夹路径，自行定义img_path_list = dir(strcat(file_p ath,'*.jpg'));%获取该文件夹中所有jp g格式的图像img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量area=cell(img_num,3); %定义一个“图片数”行，3列的元胞数组，用于存放“序号”、“图片名称”、“面积占比”for k = 1:img_num %逐一读取图像image_name= img_path_list(k).name;% 图像名x = imread(strcat(file_p ath,image_name));[a,b,c]=size(x);if ~isgray(x)x=rgb2gr ay(x); %转换为灰度图像endlevel=grayth resh(x); %使用最大类间方差法确定最佳阈值xbw=im2bw(x,level); %再转换为二值图像xbw=medfilt2(xbw); %中值滤波bw=xbw; %滤波后二值图像black=0; %求面积的变量fori=1:afor j=1:bif (bw(i,j)==0)black=black+1;endendendimwrit e(bw,['C:\Users\LPZ\Deskto p\test2\',image_name]); %保存图片，~bw为矩阵取反，即反向P=black/(a*b); %黑色部分占面积百分比area{k,1}=k; %数组第一列area{k,2}=image_name;%数组第二列area{k,3}=P; %数组第三列enda1={'序号'}; %定义exce l第一列表头b1={'图片名称'}; %定义exce l第二列表头c1={'面积占比'}; %定义exce l第三列表头xlswri te('C:\Users\LPZ\Deskto p\test2\test.xls',a1,'Sheet1','A1');xlswri te('C:\Users\LPZ\Deskto p\test2\test.xls',b1,'Sheet1','B1');xlswri te('C:\Users\LPZ\Deskto p\test2\test.xls',c1,'Sheet1','C1');xlswrite('C:\Users\LPZ\Deskto p\test2\test.xls',area,'Sheet1','A2'); %定义数字和字符在exc el中的显示位置。
基于MATLAB的图像处理方法进行面积计算
% Edit By :DTL%%%%图片颜色均衡x_min=58;x_max=1439;y_min=1;y_max=853;valid_pix_cnt=0;%浅色区域像素点个数计数%原始图像I=imread('ini_p2.png');figure(1)imshow(I);sum_pix=(x_max-x_min+1)*(y_max-y_min+1);mean_R=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,1)))/sum_pix;mean_G=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,2)))/sum_pix;mean_B=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,3)))/sum_pix;I(249:370,423:595,1)=mean_R-5;I(249:370,423:595,2)=mean_G-5;I(249:370,423:595,3)=mean_B-5;%%%分块均衡Lx=150;Ly=100;blk_pix=Lx*Ly;x_inc=15;y_inc=9;x_cnt=floor((x_max-x_min-Lx+1)/x_inc)+1;y_cnt=floor((y_max-y_min-Ly+1)/y_inc)+1;I_blc=I;%均衡处理for x_blc=0:x_cntfor y_blc=0:y_cntx_start=x_min+x_blc*x_inc;x_end=x_min+x_blc*x_inc+Lx-1;if(x_end>=x_max) x_start=x_max-Lx+1; x_end=x_max;endy_start=y_min+y_blc*y_inc;y_end=y_min+y_blc*y_inc+Ly-1;if(y_end>=y_max) y_start=y_max-Ly+1; y_end=y_max;endblk_mean_R=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,1)))/blk_pix;blk_mean_G=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,2)))/blk_pix;blk_mean_B=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,3)))/blk_pix;I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,1)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,1)*(mean_R/blk_mean_R);I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,2)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,2)*(mean_G/blk_mean_G);I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,3)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,3)*(mean_B/blk_mean_B);endendfigure(2)imshow(I_blc);title(['均衡处理(Lx=' num2str(Lx) ';Ly=' num2str(Ly) ';x\_inc=' num2str(x_inc) ';y\_inc=' num2str(y_inc) ';)']);%%I_ext=I_blc;%阈值设定ThR1=190;ThG1=128;ThB1=128;x_start1=x_min;x_end1=x_max;y_start1=y_min;y_end1=y_max;%处理区域1for y=x_start1:x_end1for x=y_start1:y_end1if(I_blc(x,y,1)>ThR1 && I_blc(x,y,2)>ThG1 && I_blc(x,y,3)>ThB1)I_ext(x,y,1)=0;I_ext(x,y,2)=255;I_ext(x,y,3)=0;endendendfigure(7)imshow(I_ext)%%%去除零散点cnt=0;I_ext2=I_ext;for y=x_start1+1:x_end1-1for x=y_start1+1:y_end1-1if(I_ext(x,y,1)==0&&I_ext(x,y,2)==255&&I_ext(x,y,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y,1)==0&&I_ext(x+1,y,2)==255&&I_ext(x+1,y,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x,y+1,1)==0&&I_ext(x,y+1,2)==255&&I_ext(x,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y+1,1)==0&&I_ext(x+1,y+1,2)==255&&I_ext(x+1,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x-1,y,1)==0&&I_ext(x-1,y,2)==255&&I_ext(x-1,y,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x,y-1,1)==0&&I_ext(x,y-1,2)==255&&I_ext(x,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x-1,y-1,1)==0&&I_ext(x-1,y-1,2)==255&&I_ext(x-1,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x-1,y+1,1)==0&&I_ext(x-1,y+1,2)==255&&I_ext(x-1,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x+1,y-1,1)==0&&I_ext(x+1,y-1,2)==255&&I_ext(x+1,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(cnt>4) I_ext2(x,y,1)=0;I_ext2(x,y,2)=255;I_ext2(x,y,3)=0;valid_pix_cnt=valid_pix_cnt+1;else I_ext2(x,y,1)=I(x,y,1);I_ext2(x,y,2)=I(x,y,2);I_ext2(x,y,3)=I(x,y,3);endcnt=0;endend%浅色区域面积占总面积的百分比rate=valid_pix_cnt/sum_pixfigure(8) ;imshow(I_ext2);title(['阈值(ThR1=' num2str(ThR1) ',ThG1=' ...num2str(ThG1) ',ThB1=' num2str(ThB1) '),提取结果,浅色区域比率：' num2str(rate)] ); ThR1=190;ThG1=128;ThB1=128;xlabel(['均衡处理(Lx=' num2str(Lx) ';Ly=' num2str(Ly) ...';x\_inc=' num2str(x_inc) ';y\_inc=' num2str(y_inc) ';)']);处理效果： -60-50-40-30-20-10102030405060Y (祄)-90-80-70-60-50-40-30-20-100102030405060708090X (祄) 2 祄【本文档内容可以自由复制内容或自由编辑修改内容期待你的好评和关注，我们将会做得更好】。
基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量
崔世钢，秦建华，张永立．基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量［Ｊ］．江苏农业科学，２０１８，４６（１５）：１８７－１８９． ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１８．１５．０５０
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基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量
收稿日期：２０１７－０４－０６ 基金项目：国家“８６３”计划（编号：２０１５ＡＡ０３３３０３）。 作者简介：崔世钢（１９６３—），男，天津人，博士，教授，主要从事机器人
控制、人工智能等研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｕｉｓｇ＠１６３．ｃｏｍ。 通信作者：秦 建 华，硕 士，主 要 从 事 人 工 智 能、图 像 处 理 等 研 究。
１ 试验方法
１．１ 图像采集 利用数码相机对叶片进行拍照时，先将叶片放在有参考
单位圆和参考矩形的白色纸板上（图 １）；然后固定数码相机， 使镜头光轴垂直与白色纸板，并调节数码相机处于自动调焦 模式，保证图 像 的 清 晰 度。 拍 摄 完 成 后，须 要 对 图 像 进 行 处 理，主要有 ４个步骤：预处理、图像分割、轮廓提取、特征提取， 图像处理总流程图如图 ２所示。 １．２ 图像预处理 １．２．１ 灰度化 用数码相机所获取的植物叶片图像是彩色 图像，图片上的每个像素点都是由红（Ｒ）、绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）３个 通道组成，占 用 的 存 储 空 间 较 大，影 响 数 据 处 理 的 速 度。 因 此，为了减小图像原始数据量，通常先将彩色图像转化成灰度
ｆ（ｘ，ｙ）＝０．３０Ｒ（ｘ，ｙ）＋０．５９Ｇ（ｘ，ｙ）＋０．１１Ｂ（ｘ，ｙ）。 式中：ｆ（ｘ，ｙ）是彩色图像在点（ｘ，ｙ）处灰度化的灰度值，Ｒ（ｘ， ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）分 别 表 示 彩 色 图 像 在 点 （ｘ，ｙ）处 的 红 色 分量、绿色分量、蓝色分量。 １．２．２ 几何校正 由于利用数码相机对植物叶片进行采集， 图像会出现倾斜失真现象。为了使叶片的图像能更准确地反 映真实信息，须要对图像进行几何校正 。 ［４－６］ 几何校正首先
基于MATLAB的叶片数据处理
—
［ ａ ， ｕ ｔ ： ｃｎ（ ｄ ， ［ ， ｆ ） ｄｔ ｃ ｎ］ ￣ ａｆｆ ｌ ％ｇ，６ ｉ ］ ； ａ ｏ ｉ ｎ
ｄｔ ａ ａ＝ｄｔ ； ｃ ｓ （ ｄ ； ａ ｆｌ ｅ ６ ） ａ ｏ
通过 以上 代码 ， 即可实 现从 外 部 交 互 式 选 择 叶 片 测 量 数 据 文件 。假 设 选 择 的 数据 文 件 名 为 Ｙ ９ Ｐ—
ａ ｃ ｒ ｔ ｅ ｓ ｒｎ ｅ ｕｌ ｎ ａ ｖ ｎｅ ｓ ｐｅ ａ ｅ ｒｖ ｄ ｄ ｔ ｓ ｒ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｙ ｕ ｉ ｇ Ｍ ＡＴＬ ｃ ｕ ａ ｅ ｍ ａ ｕ ｉ ｇ ｒ ｓ ｔ ｏ ａ ｈａ ｒ ｐ ｏ ｉ ｅ ｏ ｕ ｅ ｓ ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｂ ｓｎ ｓ ＡＢ ｐ ｗｅ ｕ ｔ ｏ ｅ ｓｎｇ ａ ｎ ｅ ａ ｔ ｅ ｇ ａ ｈ ｃ ａ ｉｉｙ ｏ ｒ ｌｄａａ ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｎｄ ｉ ｔｒ ｃ ｉ ｒ ｐ ｉ ｂ ｌｔ ． ｆ ｖ
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ＭＡＴＬＡＢ ｓ ｆｗａ ｅ；ｄ ｔ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ；ｖ ｎ ｈａ ｅ ｏｔ ｒ ａ ａ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ａ ｅｓ ｐ
在航 空 压气 机 叶片测 量 中 ， 由于 叶片数 量多 、 寸极 化现 象严 重 、 片技术 质量 要求 严 格 、 状 和结 尺 叶 形 构 复杂 。 因此 ， 对所 测 叶 片的数 据处 理是 非 常关键 的问题 。数据 处理 是 叶片 型面 检测 的一个 重 要 内容 ， 是利 用 叶片 型面各 项参 数结 果 ， 判别 叶 片是 否可 用 的 前 提 和基 础 。ＭＡ Ｌ Ｂ软 件把 计 算 、 视 化 、 序 ＴＡ 可 程
［ｉｎｍｅｐｔｎｍｅ ＝ｕｇｔｌ（Ｄ：Ｃ ＼ Ｐ ＼ ． ｔ， 择 叶 片测量 数据 文 件 ； ｆｅａ ，ａ ａ ］ ｉｅ ｅ ＼ Ｌ Ｙ ９ ｔ 选 ｌ ｈ ｉ ｆ ｘ ）
基于MATLAB的图像处理方法进行面积计算
% Edit By :DTL%%%%图片颜色均衡x_min=58;x_max=1439;y_min=1;y_max=853;valid_pix_cnt=0;%浅色区域像素点个数计数%原始图像I=imread('ini_p2.png');figure(1)imshow(I);sum_pix=(x_max-x_min+1)*(y_max-y_min+1);mean_R=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,1)))/sum_pix;mean_G=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,2)))/sum_pix;mean_B=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,3)))/sum_pix;I(249:370,423:595,1)=mean_R-5;I(249:370,423:595,2)=mean_G-5;I(249:370,423:595,3)=mean_B-5;%%%分块均衡Lx=150;Ly=100;blk_pix=Lx*Ly;x_inc=15;y_inc=9;x_cnt=floor((x_max-x_min-Lx+1)/x_inc)+1;y_cnt=floor((y_max-y_min-Ly+1)/y_inc)+1;I_blc=I;%均衡处理for x_blc=0:x_cntfor y_blc=0:y_cntx_start=x_min+x_blc*x_inc;x_end=x_min+x_blc*x_inc+Lx-1;if(x_end>=x_max) x_start=x_max-Lx+1; x_end=x_max;endy_start=y_min+y_blc*y_inc;y_end=y_min+y_blc*y_inc+Ly-1;if(y_end>=y_max) y_start=y_max-Ly+1; y_end=y_max;endblk_mean_R=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,1)))/blk_pix;blk_mean_G=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,2)))/blk_pix;blk_mean_B=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,3)))/blk_pix;I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,1)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,1)*(mean_R/blk_mean_R);I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,2)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,2)*(mean_G/blk_mean_G);I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,3)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,3)*(mean_B/blk_mean_B);endendfigure(2)imshow(I_blc);title(['均衡处理(Lx=' num2str(Lx) ';Ly=' num2str(Ly) ';x\_inc=' num2str(x_inc) ';y\_inc=' num2str(y_inc) ';)']);%%I_ext=I_blc;%阈值设定ThR1=190;ThG1=128;ThB1=128;x_start1=x_min;x_end1=x_max;y_start1=y_min;y_end1=y_max;%处理区域1for y=x_start1:x_end1for x=y_start1:y_end1if(I_blc(x,y,1)>ThR1 && I_blc(x,y,2)>ThG1 && I_blc(x,y,3)>ThB1)I_ext(x,y,1)=0;I_ext(x,y,2)=255;I_ext(x,y,3)=0;endendendfigure(7)imshow(I_ext)%%%去除零散点cnt=0;I_ext2=I_ext;for y=x_start1+1:x_end1-1for x=y_start1+1:y_end1-1if(I_ext(x,y,1)==0&&I_ext(x,y,2)==255&&I_ext(x,y,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y,1)==0&&I_ext(x+1,y,2)==255&&I_ext(x+1,y,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x,y+1,1)==0&&I_ext(x,y+1,2)==255&&I_ext(x,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y+1,1)==0&&I_ext(x+1,y+1,2)==255&&I_ext(x+1,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x-1,y,1)==0&&I_ext(x-1,y,2)==255&&I_ext(x-1,y,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x,y-1,1)==0&&I_ext(x,y-1,2)==255&&I_ext(x,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x-1,y-1,1)==0&&I_ext(x-1,y-1,2)==255&&I_ext(x-1,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x-1,y+1,1)==0&&I_ext(x-1,y+1,2)==255&&I_ext(x-1,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y-1,1)==0&&I_ext(x+1,y-1,2)==255&&I_ext(x+1,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(cnt>4) I_ext2(x,y,1)=0;I_ext2(x,y,2)=255;I_ext2(x,y,3)=0;valid_pix_cnt=valid_pix_cnt+1;else I_ext2(x,y,1)=I(x,y,1);I_ext2(x,y,2)=I(x,y,2);I_ext2(x,y,3)=I(x,y,3);endcnt=0;endend%浅色区域面积占总面积的百分比rate=valid_pix_cnt/sum_pixfigure(8) ;imshow(I_ext2);title(['阈值(ThR1=' num2str(ThR1) ',ThG1=' ...num2str(ThG1) ',ThB1=' num2str(ThB1) '),提取结果,浅色区域比率：' num2str(rate)] ); ThR1=190;ThG1=128;ThB1=128;xlabel(['均衡处理(Lx=' num2str(Lx) ';Ly=' num2str(Ly) ...';x\_inc=' num2str(x_inc) ';y\_inc=' num2str(y_inc) ';)']);处理效果：【本文档内容可以自由复制内容或自由编辑修改内容期待你的好评和关注，我们将会做得更好】。
基于数字图像处理技术测定植物叶片属性
基于数字图像处理技术测定植物叶片属性一、实验名称：基于数字图像处理技术测定植物叶片属性。
二、实验目的1.掌握并熟练使用matlab R2014b软件；2.采用合适的分割方法对原图片进行图像分割，获取目标叶片；3.将分割后的图片进行去噪增强处理；4.通过matlab软件来测定目标叶片的属性；5.通过手工网格法计算出目标叶片实际属性，并与实验结果对比修改。
三、实验原理实验通过手动网格法测出叶片实际面积值，并与通过matlab图像处理计算出的实验面积值对比，研究测试运用matlab图像处理技术提取叶片面积的可行性。
实验中，将已知属性的小方格（1cm*1cm）作为参照物与所测叶片置于同一平面的白纸上，用手机相机获取图像。
由于数字图像都是由一个个像素点组成，可以根据像素点比例和参照物属性求出植物叶片属性。
叶片面积计算公式如下：Array式1：叶片面积 = 参照物面积叶片周长计算公式如下：式2：叶片周长 = 参照物周长四、实验步骤（1）网格测面积手工制作网格纸一张（最小格边长5mm），将叶片轮廓描于纸上，计算轮廓所占方格数（未占满格的均按半格计算），得出实际面积约为24cm2。
用一根细线围绕叶子一周，然后拉直，测其周长为22.2cm。
图1：获取的原图片（黑方格为参照物）图2：网格法求叶片实际面积（2）matlab图像处理提取叶片属性1、图像灰度处理图3：灰度图像 2、中值滤波图4：中值滤波3、二值化图5：二值化图像4、颜色反转5、提取边缘6、填补边缘空隙7、图像切割对分割后的图像进行图像切割，平均分为三份（如图6、7）。
图6：切割后的叶片图像图7：切割后的参照物图像8、分别计算目标叶片和参照物图像的像素数由于分割后的图像均为二值图像（0和255），所以目标叶片和参照物图像的像素数可以运用sum()函数列出以下式子得出：参照物像素数=sum(sum(参照物图像))/255;目标叶片像素数=sum(sum(目标叶片图像))/255;9、分别计算目标叶片和参照物的实验周长首先运用bwconncomp函数分析滤波后图像的连通域个数，然后运用regionprops函数计算各连通域周长。
基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立
基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立作者：张哲贾宋楠赵楠刘胜尧范凤翠乜兰春来源：《中国瓜菜》2021年第10期摘要：为高效、准确地测量植株叶面积，利用图像处理算法开发叶面积计算软件，并配套手持式扫描仪创建了一种叶面积测量方法。
运用这种方法测量了西瓜叶面积并建立了叶面积回归方程。
通过验证，应用该方法测定的面积相对误差为4.89%，标准误差RMSE为1.51cm2，检验结果表明应用该方法测定的面积准确度较高，可用于实际叶面积测量;利用此测量方法获得西瓜叶面积回归方程：LA=1.578L+0.722W+0.431LW，R2=0.991，相对误差为10.54%，可用于西瓜叶面积的估算。
关键词：西瓜;叶面积;阈值分割;回归方程;相关系数;相对误差中图分类号： S651 文献标志码：A 文章编号：1673-2871（2021）10-051-04A measurement approach of leaf area based on digital image processing and regression equation of leaves area on watermelonZHANG Zhe1， JIA Songnan2， ZHAO Nan2， LIU Shengyao2， FAN Fengcui2， NIE Lanchun1（1. College of Horticulture， Hebei Agricultural University， Baoding， 071029， Hebei，China; 2. The Institute of Agricultural Information and Economics （IAIE）， Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences， Shijiazhuang， 050051， Hebei， China）Abstract： To measure the leaf area of watermelon efficiently and accurately， the software of leaf area calculation was developed by using image processing algorithm. Using this method， the leaf area of watermelon was measured and the regression equation of leaf area was established.The relative error （RE） is 4.89% and the root mean squared error （RMSE） is 1.51 cm2 with this method. The results show that the method is accurate and can be used to measure the actual leaf area. The regression equation of watermelon leaf area was obtained by leaf area measurement method：LA = 1.578L + 0.722W + 0.431LW， R2 = 0.991， the RE was 10.54%， which could be used to estimate watermelon leaf area.Key words： Watermelon; Leaf area; Threshold segmentation; Regression equation; Correlation coefficient; Relative error西瓜葉片大小是体现植株本身生长状况的重要性状之一，前人通过分析叶面积制定了最适宜西瓜生长的栽培措施，叶面积大小还与植株耗水量的关系密切[1-4]，因此准确测量西瓜叶面积对生产研究具有重要的意义。
基于Matlab的植物叶面积数字摄影图像处理
基于Matlab的植物叶面积数字摄影图像处理
贾爱莲;张淑娟
【期刊名称】《山西农业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(026)001
【摘要】为了研究植物的生长规律,应用数字摄影图像处理法对山楂叶面积进行无损测量,该方法采用数码相机在田间获取山楂叶子的数字图像,对所拍图像进行背景去除、二值化及中值滤波处理,然后利用Matlab软件编程,快速计算出叶子的面积.把这一面积同常用的叶纸称重法所测面积进行比较,结果基本相同,由此可见,数字摄影图像法测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义.
【总页数】3页(P80-82)
【作者】贾爱莲;张淑娟
【作者单位】山西农业大学,工程技术学院,山西,太谷,030801;山西农业大学,工程技术学院,山西,太谷,030801
【正文语种】中文
【中图分类】TB861
【相关文献】
1.基于图像处理的植物叶面积测定方法 [J], 白由路;杨俐苹
2.基于图像处理的植物叶面积测量方法 [J], 王永皎;张引;张三元
3.基于数字图像处理的植物叶面积测量方法 [J], 左欣;韩斌;程嘉林
4.基于数字摄影与计算机图形技术的植物叶面积测量方法 [J], 曹志刚;冯仲科;龙春玲;杨秀芹
5.基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立 [J], 张哲;贾宋楠;赵楠;刘胜尧;范凤翠;乜兰春
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一种基于MATLAB的植物叶片参数测量系统
) , 男 , 江苏南通人 , 博士 . 主要研究方向为精密测量、 图像处理 .
第4期
[ 1 3]
陈爱军 , 等 : 一种基于 M AT LAB 的植物叶片参数测量系统
311
多 , 而对其它参数测量方法的研究相对较少. 测定叶面积的方法有传统的手工测量方法 , 如方 格法、 称重法、 系数法、 回归方程法等, 虽然方法简 单, 但测量耗时且精度低 ; 采用专业性的叶面积仪 进行叶面积的测量, 如求积仪法、 叶面积仪法等, 虽然准确、 简单、 快速 , 但设备价格昂贵 . 为了克服 以上方法的缺点, 部分研究人员提出了一些新的 叶片参数测量方法, 如白由路等 提出了一种利 用数 码相机和图像处 理软件 Phot oshop 测定面 积、 叶长和叶宽的方法, 但该方法对软件的操作过 于繁琐, 人工干预较多, 以致影响了工作效率和测 量精度 . 程鸿等 提出了一种利用数码相机、 参照 直尺和 Aut oCAD 机械制图软件测量叶片面积和 周长的方法, 但该方法在测量过程中需要在软件 中手动绘制叶片的边缘, 不但费时费力 , 而且测量 精度受到人为因素影响较大. 为了减少测量过程 中的人工干预以及提高测量精度和测量效率, 本 研究提出了一种采用扫描仪和标定物并结合图像 处理技术, 对植物叶片面积、 周长、 长度和宽度等 参数进行自动测量的方法, 并利用 MAT L AB 语 言建立自动测用和合成 有机物质的主要器官 , 其发育状况和叶片参数大 小对植物生长发育、 抗逆性等生理功能影响很大, 尤其对树木生物量的积累影响深远. 植物受到病 虫害侵染后, 往往会出现不连续的枯黄和斑点 , 给
收稿日期 作者简介 2010 10 15 陈爱军 ( 1976
叶片参数测量带来困难. 因此 , 建立简便、 快速、 准 确的叶片参数测定系统, 在植物生理生化、 遗传育 种、 作物栽培、 虫害损失等研究和应用方面具有重 要的意义 . 目前对于 叶片的面积测 量方法的研 究比较
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图像处理实验报告
实验名称
基于Matlab 图像处理求植物叶片面积 实验目的
1.用matlab 测试叶片面积与网格测面积对比，研究可用性。
2.学习用matlab 对图像进行背景去除、对比度处理、图像型学处理及中值滤波处理等。
3.学习用matlab 计算像素点的比例，利用已知参照物面积计算出要求的叶子面子。
实验原理
实验通过手动网格法测叶子面积与matlab 处理计算叶子面积对比，研究matlab 测试叶子面积的可用性。
matlab 测面积所选择的图片是把植物叶片放置在旁边画有已知面积的小方格作为参照物的白纸上用手机拍取图像。
如此即将叶片信息转化为计算机可识别的图像信息。
由于数字图像都是由一个个像素点组成。
可以根据像素点比例和参照物面积求出植物叶片面积。
叶片面积计算公式如下：
参照物像素数
叶片像素数
参照物面积叶片面积⨯
=
实验内容步骤
1、网格测面积
由于用excel 做30mm*30mm 网格及10mm*10mm 小方格打印出来实际面积变为29mm*28mm 网格及9mm*9mm 小方格（如下两图）故参照物面积为81mm 2，网格法测出叶子所占空格490，共有900网格，故叶子面积为442mm 2计算如下：
442
2829900
490
=⨯⨯=⨯=
网格面积网格总个数叶子轮廓所占网格个数网格法测叶子面积
2、matlab测面积
（1）通过手机拍照如下保存为leaf..jpg和一张白色背景图background.jpg，通过matlab读取图像。
如图1
（2）图像灰度处理
由于手机拍摄的是彩色即rgb格式，为了进行下一步处理，需要先将图像转换为灰度图像。
灰度变换是图像增强的一种手段，是图形动态范围加大，对比度扩展，图形更清晰，特征更明显。
用rgb2gray函数。
处理后如图2
图1 图2
（3）用差分法进行图像分割
图像差分法用imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另外一幅输入图像相应的像素值中减去，再将相应的像素值之差作为输出图像的对应的像素值。
处理图像后可使用imclearborder命令消除图像中的边缘对象。
如图3 （4）调节对比度
调节对比度imadjust函数可以使原来模糊不清甚至无法辨别的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效的去除图像中的噪音、增强图像中的边缘或其他需要的区域，从而更加容易对图像中需要的目标进行检测和测量。
处理后如图4
图3 图4
（5）边缘检测
通过edge函数对图像分别用sobel、robert、prewitt和canny算子方法比较在
本实验叶片中canny效果最好。
分析如图5
图5
（6）图像型学处理
通过strel和imdilate函数对图像进行膨胀操作，填补边缘缝隙后通过imfill 函数对空隙填充，再用菱形结构对图像进行平滑处理。
（7）中值滤波处理
中值滤波在衰减噪声同时不会使图像边界模糊，去噪效果依赖2个要素：领域的空间范围和中值计算中涉及的像素数。
具体函数medfilt2。
（8）标记及面积计算
这个步骤是确定图像中的目标对象并标记。
调用bwlabe函数寻找连通成份而且用唯一的数字将他们分类标记。
通过ismember函数去除不符合区域，在图片中显示像素数，图6所示。
图6
实验结果与分析
最终得到图片中两个像素数带入原理中公式，求得叶片面积为438.12mm 2：
12.4388111467
62024
=⨯=叶片面积
通过两种测试方法得到的结果误差为442-438.12=3.88mm 2可知，matlab 测试数据相对准确具有可用性，而且matlab 通过几行代码测试可以减少人工费时费力，解决了实际问题。
代码附下。