图像处理技术的树叶识别研究【字数：11062】
地球上植物种类繁多，而植物是一种不可或缺的生命形态。据估计现存有大约350 000个植物品种。品种的丰富性对植物的辨认要求也更高。虽说随着时代进步，基因研究也获得可观成就，但植物叶片作为植物形态第一特征，对植物识别有着很大的作用。将植物叶片识别与计算机技术结合，不仅能提高识别的准确度，还方便了研究过程。本课题旨在通过对植物叶片进行辨认，来归类植物。本设计采用matlab软件,在Windows操作系统下对植物叶片进行识别，它具有使用方便，操作灵活的特点。系统分为两大部分，界面展示的是对测试叶片进行处理和分析的结果，另一部分是采集的叶片数据，作为系统的叶片集。
目录
1. 绪论 1
1.1目的和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 国内外图像处理技术 1
1.2.2 国内外植物叶片识别研究现状 2
2.植物叶片识别系统对环境、社会及法律的影响 4
3.系统设计技术及功能简介 5
3.1 MatLab技术 5
3.2功能简介 6
4.系统设计流程详细介绍 8
4.1数据采集 8
4.2图像预处理 9
4.2.1图像去噪 9
4.2.2图像灰度化与二值化 10
4.2.3图像开运算、闭运算 11
4.3图像特征提取 12
4.3.1 图像轮廓特征提取 12
4.3.2图像分割 16
4.4 图像识别匹配 17
4.5 本章小结 17
5.设计结果展示 17
5.1系统流程图 18
5.2系统界面展示 19
5.3系统核心代码展示 21
6.总结与展望 24
参考文献 25
致谢 26
绪论
当今时代，由于科学技术的不断发展，计算机应用领域也在不停地开辟，对于图像处理的需求也就越大，一种全新的图像处理方式在人们的不断研究中出现，这就是数字图像处理技术。即通过利用带有摄像头的计算机设备扫描物体，将图像信息转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现，方便使用 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
者快速的查找到所需信息，避免了繁琐复杂的查找工作。
1.1目的和意义
我们生活在变化明显、日益全球化的时代，知识呈爆炸式增长，新技术和信息也在迅速更迭。在提供给我们便利生活的同时，各行各业也都在面临着新的挑战和机遇。植物学作为一门冷门且复杂的学科，其物种的多样性与相似性给研究过程设置了一道高门槛，极少数的学者愿意深入研究。简洁化研究过程，是一个刻不容缓的事情，降低门槛，会使植物学的成就更高一步。
收集植物不同时段的叶片录入数据库中，保证识别的准确度，然后对其进行处理和分析，得到明确的数字信息。由于人的视觉辨别会受外在环境的影响，面对庞大的植物系统，如果想要分辨出来植物，需要通过植物叶片、花、果实等多种植物形态进行比对，在网络上查找资料也许会获得错误信息，而请教植物专家的方法有多有限制。
植物叶片识别系统，可以提供植物学研究者和爱好者一个更快捷准确的识别植物的方式，不用再去翻阅书籍查找，只要将植物叶片与素材库中的图片进行匹配，就能获得数据。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内外图像处理技术
1753年，瑞典科学家卡尔林奈（CarlVonLinne）出版了重要著作《植物种志》，在文中首次提出了根据植物雄蕊、数目多少和着生情况对植物进行系统分类。这一分类系统，标志着近代植物分类学的开始，是人为分类系统的典型，被称为“世界第一部植物志”。
图像处理技术的应用已经十分普遍，各大高校也开设了数字信息技术专业。数字图像处理在整个图像处理领域占有着一定的比重。目前大量使用的图像处理软件如PhotoShop、Adobe Camera Raw9.10等都是一般用于广告制作、图像修饰处理和影视的后期制作。针对图像处理技术基本知识的理解与掌握以及相关处理方法研究的软件甚少，这些软件并不能为学习研究提供相关数据信息。随着计算机辅助设计技术的日益提高和成熟，用于学习与研究的软件也越来越多．如美国Southern Illinois?University实验室开发了CVlPtools计算机视觉与图像处理实验软件，该软件旨在对图像进行处理和加工，为入门者进行图像处理提供了便利性，并不需要使用者具备编程能力。
虽然图像识别技术在十九世纪就有人研究,但真正开始受到人们关注的是在60年代末,随着时间的推移,到80年代,图像识别技术广泛应用到各个领域,而且也取得了不错的成果。图像识别技术是人工智能发展的一个里程碑，衍生出立体视觉、运动分析和数据融合等实用技术，在地图导航、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域都有涉及：
1)遥感与图像处理：在航空和卫星遥感方面都有运用，通过图像识别技术，对航行轨道进行观测，确保飞行正常。该技术目前运用于探查地质地形情况，管理森林、水利、海洋和农业等自然资源，对自然灾害进行预测，控制环境污染，处理分析气象卫星云图和识别地面军事目标等。
2)通讯通信方面的应用：包括图像传输、视频聊天等。
3)军事、警方刑侦等领域的应用：军队和警方在开展刑侦工作时也会运用到图像识别技术，例如对军事目标进行侦察、制导和警戒系统的设计；自动灭火器系统的控制及反伪装；公安还可以通过图像处理技术对现场照片、指纹、人像等信息进行辨识；修复和管理历史文字和图片档案等等。
4)生物医学图像识别：现代医学运用图像识别技术，在进行临床诊断和研究病理方面有很大的作用，它具有直观、无创伤、安全方便等特点，例如X射线计算机断层成像XCT(XComputed Tomography)技术、超声（Ultrasound）成像等。
5)机器视觉领域的应用：计算机视觉运用摄像机和电脑代替人眼，对3D图像进行理解和识别。这一技术多用于智能机器人的感官，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也非常普遍，可用在侦察军事和危险环境的军事类机器人，也可用于邮政、医院和家庭服务方面的智能机器人。另外还可用于工业生产中的工件辨认和定位，太空机器人的自主操作等。
1.2.2 国内外植物叶片识别研究现状
植物的多样性为植物的分类提供了大量的根据，如植物叶片、躯干外形等。这些植物特征都能通过裸眼可以在植物图像中分析出来。
目录
1. 绪论 1
1.1目的和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 国内外图像处理技术 1
1.2.2 国内外植物叶片识别研究现状 2
2.植物叶片识别系统对环境、社会及法律的影响 4
3.系统设计技术及功能简介 5
3.1 MatLab技术 5
3.2功能简介 6
4.系统设计流程详细介绍 8
4.1数据采集 8
4.2图像预处理 9
4.2.1图像去噪 9
4.2.2图像灰度化与二值化 10
4.2.3图像开运算、闭运算 11
4.3图像特征提取 12
4.3.1 图像轮廓特征提取 12
4.3.2图像分割 16
4.4 图像识别匹配 17
4.5 本章小结 17
5.设计结果展示 17
5.1系统流程图 18
5.2系统界面展示 19
5.3系统核心代码展示 21
6.总结与展望 24
参考文献 25
致谢 26
绪论
当今时代，由于科学技术的不断发展，计算机应用领域也在不停地开辟，对于图像处理的需求也就越大，一种全新的图像处理方式在人们的不断研究中出现，这就是数字图像处理技术。即通过利用带有摄像头的计算机设备扫描物体，将图像信息转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现，方便使用 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
者快速的查找到所需信息，避免了繁琐复杂的查找工作。
1.1目的和意义
我们生活在变化明显、日益全球化的时代，知识呈爆炸式增长，新技术和信息也在迅速更迭。在提供给我们便利生活的同时，各行各业也都在面临着新的挑战和机遇。植物学作为一门冷门且复杂的学科，其物种的多样性与相似性给研究过程设置了一道高门槛，极少数的学者愿意深入研究。简洁化研究过程，是一个刻不容缓的事情，降低门槛，会使植物学的成就更高一步。
收集植物不同时段的叶片录入数据库中，保证识别的准确度，然后对其进行处理和分析，得到明确的数字信息。由于人的视觉辨别会受外在环境的影响，面对庞大的植物系统，如果想要分辨出来植物，需要通过植物叶片、花、果实等多种植物形态进行比对，在网络上查找资料也许会获得错误信息，而请教植物专家的方法有多有限制。
植物叶片识别系统，可以提供植物学研究者和爱好者一个更快捷准确的识别植物的方式，不用再去翻阅书籍查找，只要将植物叶片与素材库中的图片进行匹配，就能获得数据。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内外图像处理技术
1753年，瑞典科学家卡尔林奈（CarlVonLinne）出版了重要著作《植物种志》，在文中首次提出了根据植物雄蕊、数目多少和着生情况对植物进行系统分类。这一分类系统，标志着近代植物分类学的开始，是人为分类系统的典型，被称为“世界第一部植物志”。
图像处理技术的应用已经十分普遍，各大高校也开设了数字信息技术专业。数字图像处理在整个图像处理领域占有着一定的比重。目前大量使用的图像处理软件如PhotoShop、Adobe Camera Raw9.10等都是一般用于广告制作、图像修饰处理和影视的后期制作。针对图像处理技术基本知识的理解与掌握以及相关处理方法研究的软件甚少，这些软件并不能为学习研究提供相关数据信息。随着计算机辅助设计技术的日益提高和成熟，用于学习与研究的软件也越来越多．如美国Southern Illinois?University实验室开发了CVlPtools计算机视觉与图像处理实验软件，该软件旨在对图像进行处理和加工，为入门者进行图像处理提供了便利性，并不需要使用者具备编程能力。
虽然图像识别技术在十九世纪就有人研究,但真正开始受到人们关注的是在60年代末,随着时间的推移,到80年代,图像识别技术广泛应用到各个领域,而且也取得了不错的成果。图像识别技术是人工智能发展的一个里程碑，衍生出立体视觉、运动分析和数据融合等实用技术，在地图导航、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域都有涉及：
1)遥感与图像处理：在航空和卫星遥感方面都有运用，通过图像识别技术，对航行轨道进行观测，确保飞行正常。该技术目前运用于探查地质地形情况，管理森林、水利、海洋和农业等自然资源，对自然灾害进行预测，控制环境污染，处理分析气象卫星云图和识别地面军事目标等。
2)通讯通信方面的应用：包括图像传输、视频聊天等。
3)军事、警方刑侦等领域的应用：军队和警方在开展刑侦工作时也会运用到图像识别技术，例如对军事目标进行侦察、制导和警戒系统的设计；自动灭火器系统的控制及反伪装；公安还可以通过图像处理技术对现场照片、指纹、人像等信息进行辨识；修复和管理历史文字和图片档案等等。
4)生物医学图像识别：现代医学运用图像识别技术，在进行临床诊断和研究病理方面有很大的作用，它具有直观、无创伤、安全方便等特点，例如X射线计算机断层成像XCT(XComputed Tomography)技术、超声（Ultrasound）成像等。
5)机器视觉领域的应用：计算机视觉运用摄像机和电脑代替人眼，对3D图像进行理解和识别。这一技术多用于智能机器人的感官，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也非常普遍，可用在侦察军事和危险环境的军事类机器人，也可用于邮政、医院和家庭服务方面的智能机器人。另外还可用于工业生产中的工件辨认和定位，太空机器人的自主操作等。
1.2.2 国内外植物叶片识别研究现状
植物的多样性为植物的分类提供了大量的根据，如植物叶片、躯干外形等。这些植物特征都能通过裸眼可以在植物图像中分析出来。
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