基于Matlab图像处理求植物叶片面积

使用Matlab进行植物图像分析的方法研究植物图像分析是一门重要的研究领域，它可以帮助我们更好地理解植物的结构和生理特性。

近年来，随着计算机技术的不断发展，使用计算机视觉方法进行植物图像分析已成为一种较为常见的研究手段。

本文将介绍使用Matlab进行植物图像分析的方法研究，并探讨其在生态学、农业科学等领域的应用前景。

一、图像预处理图像预处理是植物图像分析的第一步，它的目的是消除图像中的噪声和不需要的信息，提高图像的质量。

在Matlab环境下，我们可以利用图像处理工具箱中提供的函数进行图像预处理。

例如，我们可以使用滤波器对图像进行平滑操作，可以使用阈值分割方法将图像分为背景和前景等。

二、特征提取特征提取是植物图像分析的核心，它的目的是从图像中提取出植物的形态和结构等特征。

在Matlab中，我们可以利用图像处理工具箱中的多种函数进行特征提取。

例如，我们可以使用形态学操作对植物的轮廓进行提取，可以使用边缘检测算法对植物的边缘进行提取，可以使用纹理分析方法对植物的纹理特征进行提取等。

三、机器学习方法机器学习方法在植物图像分析中扮演着重要的角色，它可以根据提取出的特征对植物进行分类和识别。

在Matlab中，我们可以利用机器学习工具箱中提供的函数进行机器学习算法的实现。

例如，我们可以使用支持向量机（SVM）算法对植物进行分类，可以使用卷积神经网络（CNN）对植物进行识别等。

通过机器学习方法，我们可以更加准确地对植物进行分类和识别，为后续的研究工作提供支持。

四、应用前景植物图像分析在生态学、农业科学等领域具有重要的应用前景。

在生态学中，通过对植物的图像分析，我们可以了解植物的空间分布状况、生态系统的稳定性等。

在农业科学中，通过对植物的图像分析，我们可以监测植物的生长状态、预测产量、研究植物的抗逆性等。

此外，植物图像分析还可以应用于植物病害的检测和预防、植物品种的鉴别和选育等方面。

总结：使用Matlab进行植物图像分析的方法研究有着广泛的应用前景。

基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)论文导读：图3给出了实验中图像处理的过程与结果，其中（a）为相机拍摄的原始灰度图像，(b)为对原始图像进行迭代阀值法分割后的二值图像，（c）为对二值图像进行开运算后的结果，（d）是从（c）中分离出来的大豆叶片目标，（e）是从（c）中分离出来的叶片外接矩形图像。

关键词：图像处理，叶面积无损测量0引言叶片面积的大小直接影响到植物生产力的高低，叶片面积的变化也直接影响植物水分生理的变化过程。

测定植物叶片面积，往往是研究一些与植物叶片面积相关的生理生化指标首要解决的问题。

例如，对小面积叶片的光合速率进行测定时，需要知道这些叶片的实际面积，以此换算标准光合速率。

叶片的面积的测定经历了网格法、称重法、系数法以及使用叶面积仪进行测定，前三种方法需要进行破坏性测量，而叶面积仪价格昂贵，且当叶片面积很小时，测得的面积与实际面积间会产生较大偏差。

游明安等[1]介绍了采用叶长×叶宽与叶片面积间的回归关系来测定叶片的叶面积，然而在建立回归关系前，还需对抽样后的叶片进行面积测定。

当需要在田间进行非破坏植株的叶面积测定时，可以采用基于机器视觉技术的图像处理方法来求得叶面积，该方法可以有效的实现无损测量。

本文利用机器视觉知识，基于参照物的叶面积测量方法，通过对目标图像进行区域分割，分别对其计算区域面积，最终求得比较准确的大豆叶片参数值。

论文格式。

1、测定原理数字图像有许多像素点组成，每个像素点代表一定的实际面积值，而其所代表的实际面积值可以由已知参照物面积求得[2]。

因此叶面积可由下列公式求得：（1）其中S代表叶片面积，S0代表参考物体的实际面积，通过图像处理得到叶片面积S1，参考物体面积S2。

这种方法在测量叶片面积时，需要在严格的物距下进行叶片的采样，以保证每个像素代表的真实面积不变，而且要求光学器件的线性度高，镜头的焦距不可变，可见此方法难度较大。

拍摄图像时让数码相机离被测叶片尽量远，通过数码相机的变焦功能使被测叶片的像尽量大，相当于在尽量长的焦距下拍摄，误差就会有效地减少。

基于图像处理的植物叶面积测定方法的研究
近年来，随着信息技术的不断发展，越来越多的软件都被广泛应用到植物叶片
面积测定的领域，其中基于图像处理的方法体现出独特的优势，有效提高了测量精度，也带来了一定的争议。

研究者们为了解决这一问题，以研究植物叶面积测定方法基于图像处理的研究为题开展了大量的实验和研究。

首先，基于图像处理的植物叶面积测定方法主要利用图像处理软件对植物叶面
积进行测量。

通过借助计算机算法，可以快速的从一张图片中自动提取出叶片的边界线，从而准确的测量出叶片的面积。

与传统的测量方法相比，基于图像处理的方法更加快捷、准确、可靠。

其次，基于图像处理的植物叶面积测定方法在实际应用中也呈现出诸多的优势。

例如，由于它可以快速提取出叶片的边界线，因此可以避免因反复测量而带来的出错，更加准确可靠。

此外，还可以有效减少人工劳动，节省时间和精力。

最后，虽然基于图像处理的植物叶面积测定方法在实践中有诸多优势，但是不
可否认的是，其中也存在若干缺点，例如图像处理时会遇到阴影和反射的干扰，而这种干扰可能会对测量结果带来较大的误差，因此，研究者们要努力寻找更加有效的解决方案，不断优化方法，提高效率和精度，以满足不断发展的需求。

综上所述，基于图像处理的植物叶面积测定方法在实践中可行性较高，节省了
时间和金钱，减少了人工参与，提高了准确性，带来了许多的便利。

该方法虽然有一定的局限性，但还是具有普遍的应用价值，如果能够得到适当的优化及时间的改进，它更有可能在业务领域得到更广泛的应用。

科学计算与数据处理实验报告学号姓名实验名称基于Matlab的植物叶面积数字摄影图像处理实验目的1、学习用matlab解决实际问题;2、学习用matlab对图像进行背景去除;3、学习用matlab对图像进行二值化转换;4、学习用matlab对图像进行中值滤波处理;5、学习用matlab计算像素点的比例,以计算出所求的叶子面子。

实验方案实验所选择植物叶为银杏叶,把银杏叶固定在标准面积板上,用数码相机拍取图像。

对银杏叶图像的处理即就是数字摄影图像处理法测量其叶面积的关键。

本实验中利用matlab对银杏叶图像进行背景去除、二值化及中值滤波处理与分析。

1.实验采用差分法去除图像的背景差分处理代数运算的数学表达式为:C( x , y) = A ( x , y) - B ( x , y),其中, A ( x , y) 与B ( x , y) 为输入图像, A ( x , y)为原始图像, B ( x , y) 为背景图像, 而C ( x , y) 为输出图像即差分图像。

在matlab中A ( x , y) 、B ( x , y) 、C ( x , y) 分别为原始图像、背景图像与差分图像的矩阵。

2、采用自动阈值法对图像进行二值化处理常用的阈值选取方法有自动寻找最佳阈值法与固定阈值法。

自动寻找阈值法能够自动分析图像的灰度直方图, 根据直方图确定最佳阈值, 然后用寻找到的最佳阈值进行二值化处理。

而固定阈值法首先分析每一帧图像的灰度直方图, 然后得出每帧图像的阈值。

可以瞧出固定阈值法的工作量大大高于自动阈值法, 并且不能做到自动化, 完全依靠手工去获取图像的阈值, 其精度也较自动阈值法低。

3.中值滤波的目的就是消除图像中的各种干扰噪声噪声可能就是在图像采集量化等过程中所产生的,也可能就是在各种图像处理过程中产生的。

其表现就是图像信息被干扰噪音所污损,导致图像质量下降。

中值滤波就是一种较简单但又很常用的滤波平滑方法,它采用邻域内的像素灰度值的中值来作为处理后像素点的灰度值, 对脉冲式的灰度跳跃平滑效果好。

matlab反演叶面积指数一、引言叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是指单位地表面积上植物叶面积的总和，是反映植被覆盖度和生长状态的重要参数。

LAI的精确测定对于研究植物生长、光合作用、水分利用等方面有着重要的意义。

在实际应用中，可以利用遥感技术获取植被信息，其中MATLAB反演方法是一种常见的方法。

二、MATLAB反演LAI方法1. 原理MATLAB反演LAI方法基于遥感数据与地面观测数据之间的关系，通过建立反演模型来计算LAI值。

常见的遥感数据包括MODIS、AVHRR等，地面观测数据包括LAI仪器观测值等。

2. 步骤（1）获取遥感数据和地面观测数据；（2）进行预处理，如云去除、大气校正等；（3）建立反演模型，并进行参数优化；（4）计算LAI值，并进行精度评价。

3. 反演模型常见的反演模型包括经验模型和物理模型两种。

经验模型是基于统计学原理建立起来的数学公式，通常只考虑遥感数据与LAI之间的相关性，而不考虑其物理意义。

常见的经验模型有多元线性回归模型、神经网络模型等。

物理模型是基于植被生长过程中的光合作用、水分利用等物理过程建立起来的数学公式，具有较强的物理意义。

常见的物理模型有PROSAIL、SAIL等。

三、MATLAB反演LAI实例以PROSAIL为例，介绍MATLAB反演LAI的具体步骤。

1. 准备工作（1）安装PROSAIL；（2）准备输入参数：太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角、叶面积指数。

2. 编写MATLAB程序（1）读取输入参数；（2）调用PROSAIL函数计算反射率；（3）根据反射率计算LAI值。

3. 结果分析对比实际测量值和反演值，评估精度。

四、总结MATLAB反演LAI方法是一种常见的遥感方法，可以通过建立反演模型计算出LAI值。

在具体应用中，需要根据实际情况选择适合的反演模型，并进行精度评价。

基于MAT‎L AB图像‎批量二值化‎处理并求取‎面积的方法‎由于个人需‎要，需要将图片‎进行二值化‎处理并求出‎相关部分面‎积占比，本人MAT‎LAB小小‎白，网络上的解‎决方式大多‎对文件名要‎求较高，无法批量的‎读取和另存‎，小小白结合‎大家的方法‎，终于搞定了‎自己想要的‎效果，程序可能不‎太健壮[捂脸]，至少还是可‎以用的，分享给需要‎的童鞋，一起学习。

程序实现的‎功能：从文件夹【test1‎】批量读取图‎片（文件名任意‎），经过二值化‎处理、求出面积后‎，图片以文件‎名不变的形‎式存储至【test2‎】中，图片序号、名称、面积输出至‎【t est2‎】中test‎.xls中。

代码如下，多多指教！CODE：clear‎a ll;clc;file_‎p ath = 'C:\Users‎\LPZ\Deskt‎o p\test1‎\';% 图像文件夹‎路径，自行定义img_p‎ath_l‎ist = dir(strca‎t(file_‎p ath,'*.jpg'));%获取该文件‎夹中所有j‎p g格式的‎图像img_n‎um = lengt‎h(img_p‎ath_l‎ist);%获取图像总‎数量area=cell(img_n‎um,3); %定义一个“图片数”行，3列的元胞‎数组，用于存放“序号”、“图片名称”、“面积占比”for k = 1:img_n‎um %逐一读取图‎像image‎_name‎= img_p‎ath_l‎ist(k).name;% 图像名x = imrea‎d(strca‎t(file_‎p ath,image‎_name‎));[a,b,c]=size(x);if ~isgra‎y(x)x=rgb2g‎r ay(x); %转换为灰度‎图像endlevel‎=grayt‎h resh‎(x); %使用最大类‎间方差法确‎定最佳阈值‎xbw=im2bw‎(x,level‎); %再转换为二‎值图像xbw=medfi‎lt2(xbw); %中值滤波bw=xbw; %滤波后二值‎图像black‎=0; %求面积的变‎量fori=1:afor j=1:bif (bw(i,j)==0)black‎=black‎+1;endendendimwri‎t e(bw,['C:\Users‎\LPZ\Deskt‎o p\test2‎\',image‎_name‎]); %保存图片，~bw为矩阵‎取反，即反向P=black‎/(a*b); %黑色部分占‎面积百分比‎area{k,1}=k; %数组第一列‎area{k,2}=image‎_name‎;%数组第二列‎area{k,3}=P; %数组第三列‎enda1={'序号'}; %定义exc‎e l第一列‎表头b1={'图片名称'}; %定义exc‎e l第二列‎表头c1={'面积占比'}; %定义exc‎e l第三列‎表头xlswr‎i te('C:\Users‎\LPZ\Deskt‎o p\test2‎\test.xls',a1,'Sheet‎1','A1');xlswr‎i te('C:\Users‎\LPZ\Deskt‎o p\test2‎\test.xls',b1,'Sheet‎1','B1');xlswr‎i te('C:\Users‎\LPZ\Deskt‎o p\test2‎\test.xls',c1,'Sheet‎1','C1');xlswr‎ite('C:\Users‎\LPZ\Deskt‎o p\test2‎\test.xls',area,'Sheet‎1','A2'); %定义数字和‎字符在ex‎c el中的‎显示位置。

% Edit By :DTL%%%%图片颜色均衡x_min=58;x_max=1439;y_min=1;y_max=853;valid_pix_cnt=0;%浅色区域像素点个数计数%原始图像I=imread('ini_p2.png');figure(1)imshow(I);sum_pix=(x_max-x_min+1)*(y_max-y_min+1);mean_R=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,1)))/sum_pix;mean_G=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,2)))/sum_pix;mean_B=sum(sum(I(y_min:y_max,x_min:x_max,3)))/sum_pix;I(249:370,423:595,1)=mean_R-5;I(249:370,423:595,2)=mean_G-5;I(249:370,423:595,3)=mean_B-5;%%%分块均衡Lx=150;Ly=100;blk_pix=Lx*Ly;x_inc=15;y_inc=9;x_cnt=floor((x_max-x_min-Lx+1)/x_inc)+1;y_cnt=floor((y_max-y_min-Ly+1)/y_inc)+1;I_blc=I;%均衡处理for x_blc=0:x_cntfor y_blc=0:y_cntx_start=x_min+x_blc*x_inc;x_end=x_min+x_blc*x_inc+Lx-1;if(x_end>=x_max) x_start=x_max-Lx+1; x_end=x_max;endy_start=y_min+y_blc*y_inc;y_end=y_min+y_blc*y_inc+Ly-1;if(y_end>=y_max) y_start=y_max-Ly+1; y_end=y_max;endblk_mean_R=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,1)))/blk_pix;blk_mean_G=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,2)))/blk_pix;blk_mean_B=sum(sum(I(y_start:y_end,x_start:x_end,3)))/blk_pix;I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,1)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,1)*(mean_R/blk_mean_R);I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,2)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,2)*(mean_G/blk_mean_G);I_blc(y_start:y_end,x_start:x_end,3)=I(y_start:y_end,x_start:x_end,3)*(mean_B/blk_mean_B);endendfigure(2)imshow(I_blc);title(['均衡处理(Lx=' num2str(Lx) ';Ly=' num2str(Ly) ';x\_inc=' num2str(x_inc) ';y\_inc=' num2str(y_inc) ';)']);%%I_ext=I_blc;%阈值设定ThR1=190;ThG1=128;ThB1=128;x_start1=x_min;x_end1=x_max;y_start1=y_min;y_end1=y_max;%处理区域1for y=x_start1:x_end1for x=y_start1:y_end1if(I_blc(x,y,1)>ThR1 && I_blc(x,y,2)>ThG1 && I_blc(x,y,3)>ThB1)I_ext(x,y,1)=0;I_ext(x,y,2)=255;I_ext(x,y,3)=0;endendendfigure(7)imshow(I_ext)%%%去除零散点cnt=0;I_ext2=I_ext;for y=x_start1+1:x_end1-1for x=y_start1+1:y_end1-1if(I_ext(x,y,1)==0&&I_ext(x,y,2)==255&&I_ext(x,y,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y,1)==0&&I_ext(x+1,y,2)==255&&I_ext(x+1,y,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x,y+1,1)==0&&I_ext(x,y+1,2)==255&&I_ext(x,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x+1,y+1,1)==0&&I_ext(x+1,y+1,2)==255&&I_ext(x+1,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x-1,y,1)==0&&I_ext(x-1,y,2)==255&&I_ext(x-1,y,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x,y-1,1)==0&&I_ext(x,y-1,2)==255&&I_ext(x,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;endif(I_ext(x-1,y-1,1)==0&&I_ext(x-1,y-1,2)==255&&I_ext(x-1,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x-1,y+1,1)==0&&I_ext(x-1,y+1,2)==255&&I_ext(x-1,y+1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(I_ext(x+1,y-1,1)==0&&I_ext(x+1,y-1,2)==255&&I_ext(x+1,y-1,3)==0) cnt=cnt+1;end if(cnt>4) I_ext2(x,y,1)=0;I_ext2(x,y,2)=255;I_ext2(x,y,3)=0;valid_pix_cnt=valid_pix_cnt+1;else I_ext2(x,y,1)=I(x,y,1);I_ext2(x,y,2)=I(x,y,2);I_ext2(x,y,3)=I(x,y,3);endcnt=0;endend%浅色区域面积占总面积的百分比rate=valid_pix_cnt/sum_pixfigure(8) ;imshow(I_ext2);title(['阈值(ThR1=' num2str(ThR1) ',ThG1=' ...num2str(ThG1) ',ThB1=' num2str(ThB1) '),提取结果,浅色区域比率：' num2str(rate)] ); ThR1=190;ThG1=128;ThB1=128;xlabel(['均衡处理(Lx=' num2str(Lx) ';Ly=' num2str(Ly) ...';x\_inc=' num2str(x_inc) ';y\_inc=' num2str(y_inc) ';)']);处理效果： -60-50-40-30-20-10102030405060Y (祄)-90-80-70-60-50-40-30-20-100102030405060708090X (祄) 2 祄【本文档内容可以自由复制内容或自由编辑修改内容期待你的好评和关注，我们将会做得更好】。