顆粒 圖像分割 計(jì)數(shù) 圖像識(shí)別 特征提取

1、顆粒論文：顆粒圖象識(shí)別及計(jì)數(shù)在糧種品質(zhì)測(cè)定中的應(yīng)用顆粒論文：顆粒圖象識(shí)別及計(jì)數(shù)在糧種品質(zhì)測(cè)定中的應(yīng)用【中文摘要】數(shù)字圖像處理技術(shù)近年來(lái)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(lái)越廣泛成為國(guó)內(nèi)外的一大研究熱點(diǎn)。農(nóng)業(yè)科研人員在育種的過(guò)程中也希望能有更為便捷準(zhǔn)確的方法來(lái)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(dá)到育種優(yōu)選的。因此本課題對(duì)此問(wèn)題進(jìn)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(cè)裝置所需的硬件平臺(tái)并設(shè)計(jì)實(shí)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(cè)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(shí)際需要明確實(shí)用性強(qiáng)研發(fā)成果亦可推廣到農(nóng)作物的質(zhì)量檢測(cè)和分級(jí)等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。研究?jī)?nèi)容：1)檢測(cè)裝置的硬件平臺(tái)對(duì)糧種取樣并攝像要求成本低便于生產(chǎn)易于操作。2)檢測(cè)裝置的軟件平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)糧種顆粒圖像的基礎(chǔ)處理對(duì)顆粒進(jìn)行分割并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行顆粒計(jì)數(shù)和體征提取。軟件還包括對(duì)特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行分析和處理。重點(diǎn)研究了圖像分割算法和圖像的模式識(shí)別。本論文闡述了顆

3、粒圖像處理與分析過(guò)程中用到的一些基礎(chǔ)知識(shí)如圖像二值化、邊緣檢測(cè)、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(diǎn)分析了顆粒圖像分割算法顆粒圖像計(jì)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(zhǎng)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(yùn)動(dòng)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(kāi)運(yùn)算進(jìn)行濾波21222.6.3粘連顆粒圖像的分割22232.7區(qū)域標(biāo)記算法232.8本章小結(jié)2324第3章糧種品質(zhì)測(cè)定系統(tǒng)解決方案24

5、393.1系統(tǒng)硬件平臺(tái)構(gòu)建24253.2系統(tǒng)軟件平臺(tái)構(gòu)建25273.2.1MicrosoftVisualC6.025263.2.2SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)26273.2.3MATLAB軟件273.3面向?qū)ο蟮能浖こ涕_(kāi)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(diǎn)28293.4采用或改進(jìn)的關(guān)鍵算法29383.4.1顆粒圖像分割29363.4.2顆粒圖像計(jì)數(shù)36373.4.3顆粒圖像特征提取37383