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文檔簡介
1、葉脈是植物分類的重要特征之一,植物葉片圖像葉脈分割是葉脈識別的前提,而葉脈分割大多數(shù)都是對灰度圖像進(jìn)行處理,由于葉片圖像采集過程易受光照影響而出現(xiàn)陰影、光照過強(qiáng)的現(xiàn)象,影響葉片的分割結(jié)果,因此必須對灰度圖像進(jìn)行灰度校正。本文提出了包括葉脈圖像在內(nèi)的紋理圖像的局部灰度自動校正新方法,通過區(qū)域生長和雙向線性、非線性灰度變換方法自動定位并調(diào)節(jié)紋理圖像的部分灰度實現(xiàn)校正。在葉脈圖像分割方面提出了一種一維多閾值分割的輔助方法,簡單有效并針對性地提
2、取感興趣區(qū)域的灰度信息,為下一步工作打好基礎(chǔ)。另外,單張葉脈圖像的提取結(jié)果會出現(xiàn)局部葉脈信息丟失、斷裂、不完整的現(xiàn)象,本文將多圖像融合方法應(yīng)用于葉脈提取,對同一葉片不同圖像的葉脈提取結(jié)果進(jìn)行配準(zhǔn)與融合,獲取更多的葉脈細(xì)節(jié)信息,得到最終比較完整的葉脈提取結(jié)果。
本文提出的方法在葉脈分割中應(yīng)用效果較好。自動灰度校正方法能夠消除對紋理圖像區(qū)域形狀的限制,對任意形狀的區(qū)域均能消除圖像中由于光照因素產(chǎn)生的灰度不均勻現(xiàn)象,調(diào)節(jié)后的圖像灰度
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