顆粒 圖像分割 計數(shù) 圖像識別 特征提取

1、顆粒論文：顆粒圖象識別及計數(shù)在糧種品質(zhì)測定中的應(yīng)用顆粒論文：顆粒圖象識別及計數(shù)在糧種品質(zhì)測定中的應(yīng)用【中文摘要】數(shù)字圖像處理技術(shù)近年來在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛成為國內(nèi)外的一大研究熱點。農(nóng)業(yè)科研人員在育種的過程中也希望能有更為便捷準確的方法來確定糧食尤其是谷物或豆類的種子的品質(zhì)特征參數(shù)已達到育種優(yōu)選的。因此本課題對此問題進行了深入研究與河北省農(nóng)科院谷物研究所合作研發(fā)了糧種品質(zhì)參數(shù)檢測裝置所需的硬件平臺并設(shè)計實現(xiàn)了基于顆

2、粒圖像處理技術(shù)的糧種品質(zhì)參數(shù)測定系統(tǒng)。本課題面向從事農(nóng)業(yè)育種工作的科研人員符合實際需要明確實用性強研發(fā)成果亦可推廣到農(nóng)作物的質(zhì)量檢測和分級等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。研究內(nèi)容：1)檢測裝置的硬件平臺對糧種取樣并攝像要求成本低便于生產(chǎn)易于操作。2)檢測裝置的軟件平臺以實現(xiàn)糧種顆粒圖像的基礎(chǔ)處理對顆粒進行分割并在此基礎(chǔ)上進行顆粒計數(shù)和體征提取。軟件還包括對特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫并進行分析和處理。重點研究了圖像分割算法和圖像的模式識別。本論文闡述了顆

3、粒圖像處理與分析過程中用到的一些基礎(chǔ)知識如圖像二值化、邊緣檢測、閥值分割、平滑濾波、圖像形態(tài)學(xué)方法等的基礎(chǔ)算法在此基礎(chǔ)上重點分析了顆粒圖像分割算法顆粒圖像計數(shù)算法及...【英文摘要】DigitalimageprocessingtechniquesusedmemewidelyinindustrialagriculturalproductionmedicalhealthetcIthasbecomeabighotspotbothathome2

4、.3.2加權(quán)平均法16172.3.3中值濾波法17182.4圖像分割方法18192.4.1閥值分割法18192.4.2區(qū)域生長算法192.4.3輪廓提取和邊界跟蹤192.5圖像復(fù)原19202.5.1勻速直線運動模糊的退化模型202.6圖像形態(tài)學(xué)處理20232.6.1形態(tài)學(xué)的基本算法212.6.2形態(tài)學(xué)閉開運算進行濾波21222.6.3粘連顆粒圖像的分割22232.7區(qū)域標記算法232.8本章小結(jié)2324第3章糧種品質(zhì)測定系統(tǒng)解決方案24

5、393.1系統(tǒng)硬件平臺構(gòu)建24253.2系統(tǒng)軟件平臺構(gòu)建25273.2.1MicrosoftVisualC6.025263.2.2SQLServer數(shù)據(jù)庫26273.2.3MATLAB軟件273.3面向?qū)ο蟮能浖こ涕_發(fā)方法27293.3.1流行的軟件工程方法283.3.2面向?qū)ο蟮能浖こ谭椒ǖ膬?yōu)點28293.4采用或改進的關(guān)鍵算法29383.4.1顆粒圖像分割29363.4.2顆粒圖像計數(shù)36373.4.3顆粒圖像特征提取37383