植物叶脉图像分割技术研究开题报告

全文总字数：934字

1. 研究目的与意义

植物是人类生产和生活所必需的的资源之一，对其进行分类研究具有重要的现实意义和利用价值。目前有很多研究人员借助于计算机图像处理识别技术进行植物分类。数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理方法，加上其在计算机视觉,模式识别等领域广泛应用，都吸引了众多研究者的注意。图像分割是从图像处理到图像分析的重要步骤，也是进一步图像理解的基础。由于植物叶片图像采集过程中，其中会有简单或复杂的背景，针对这些不同的图像，需要采用计算机图像处理技术提取出图像的目标区域叶片，然后对植物叶片进行特征的提取，以及接下来的分类识别技术。

2. 国内外研究现状分析

图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度关注，至今已提出上千种分割算法，但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法，另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

本课题主要研究植物叶片图像分割算法及其应用，在实际采集的植物图像通常带有背景，必须通过图像分割提取目标后才能进行特征提取等后期工作，本文主要介绍经典的图像分割算法，针对植物叶片及其叶脉的图像，通过matlab，opencv设计算法对其进行图像分割，达到把植物叶片分割成若干个特定的，具有独特性质的区域，并提出其中感兴趣的部分。

二、研究计划

(1)第1-3周：明确设计任务，查资料，熟悉软件的运用；

4. 研究创新点

运用MATLAB，Opencv软件采用不同的算法对植物叶片进行分割，通过比较选出效果最好的算法并作出改进和深化。