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1、科學計算與資料處理實驗報告學号姓名實驗名稱基于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，把銀杏葉固定在标準面積闆上，用數位相機拍取圖像。對銀杏葉圖像的處理即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和分析。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。
2、學表達式為：C( x , y) = A ( x , y) - B ( x , y)，其中 , A ( x , y) 和 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) 分别為原始圖像、背景圖像和差分圖像的矩陣。2. 采用自動門檻值法對圖像進行二值化處理常用的門檻值選取方法有自動尋找最佳門檻值法和固定門檻值法。自動尋找門檻值法能夠自動分析圖像的灰階直方圖, 根據直方圖确定最佳門檻值, 然後用尋找到的最佳門檻值進行。
3、二值化處理。而固定門檻值法首先分析每一幀圖像的灰階直方圖, 然後得出每幀圖像的門檻值。可以看出固定門檻值法的工作量大大高于自動門檻值法 , 并且不能做到自動化 , 完全依靠手工去擷取圖像的門檻值, 其精度也較自動門檻值法低。3. 中值濾波的目的是消除圖像中的各種幹擾噪聲噪聲可能是在圖像采集量化等過程中所産生的,也可能是在各種圖像處理過程中産生的。其表現是圖像資訊被幹擾噪音所污損,導緻圖像品質下降。中值濾波是一種較簡單但又很常用的濾波平滑方法,它采用鄰域内的像素灰階值的中值來作為處理後像素點的灰階值, 對脈沖式的灰階跳躍平滑效果好。4. 葉子面積的計算由于數字圖像由一個個像素點組成, 是以在已知每個像素點代。
4、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後的白色區域灰階值為 255 代表背景, 黑色區域灰階值為 0 ,代表葉子區域。葉子面積的計算即灰階值為 0 的黑色區域的像素個數。根據下面公式：可求出所求銀杏葉的葉面積。實驗記錄把銀杏葉固定在标準闆上拍照，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1. 用差分法去除圖像的背景。右圖3為去除背景圖像Matlab處理程式為：I=imread(shuye.bmp);I1=imread(beijing.bmp);J=rgb2gray(I);J1=rgb2gray(I1);K=imsu。
5、btract(J1,J);figure,imshow(K); 圖3 去除背景圖像2. 用自動門檻值法對圖像進行二值化處理右圖4為二值圖像Matlab程式為：level=graythresh(K); K1=im2bw(K,level);figure,imshow(K1);title(二值圖像); 圖4 二值圖像3. 中值濾波右圖5為中值濾波之後的圖像Matlab程式為：K2=medfilt2(K1,3 3); figure,imshow(K2);4. 葉子面積的計算 圖5 中值濾波後圖像Matlab程式為： S0=sum(sum(K2)/(length(K2(:,1)*length(K2(1,:)。
6、 S0所求為葉子(白色)所占總體的比例大小，求出S0=0.1148。已知标準面積闆面積為360平方厘米。可知銀杏葉子面積S=41.328平方厘米。實驗總 結通過本次綜合實驗設計，使我能把所學的MATLAB應用到解決實際問題當中，能夠用MATLAB解決實際問題。在實際動手操作過程中了解和掌握了相關知識和技能，例如：如何對目标圖像進行去除背景，如何對目标圖像進行二值化轉換，中值濾波等等。在本次實驗過程中，我通過查閱相關文獻來優化自己的實驗設計，學到了很多課堂上學不到的知識。在實踐過程中，我加深了對所學的基本知識和概念的掌握，并且充分認識到MATLAB功能的強大。在今後學習過程中，我會秉承知識與實踐相結合的學習方法，帶着問題去學習，在實踐中解決遇到的問題，補充課堂所學知識的不足。