基于SVM的植物叶片缺水和缺肥状况分析研究任务书

 2021-08-20 00:57:58

1. 毕业设计(论文)主要目标:

!--[if !supportLists]--1.学会!--[endif]--数字图像处理资料查询

!--[if !supportLists]--2.!--[endif]--结合本项目需要提出适合的方案

!--[if !supportLists]--3.!--[endif]--绘制总体框架、流程图、调试程序、验证自己方案的可行性

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

本设计提供了一种由植物叶片含水量情况从而判定植物是否缺水的方法。该设计通过人物对需要检测的植物样本进行图像采集,用matlab对图像的R、G、B三个分量采用中值滤波法进行降噪处理,以减少图像在采集和传输过程中的噪声影响,然后采用数字图像处理技术:灰度变换、图像分割、颜色填充等来凸显数字图像特征值。对提取的颜色特征和叶片含水情况进行相关性分析,筛选出与叶片含水率关系显著的颜色特征量,从而来确定出该植物样本叶片是否缺水。

3. 主要参考文献

[1] 王方永、王克如、王崇桃等 基于图像识别的棉花水分状况诊断研究[J] .石河子大学学报, 2017,25(4) .
[2]于常乐. 基于图像处理的叶片含水量的无损检测研究[D] . 长春:吉林大学, 2005.
[3] 孙瑞东,于海业,于常乐等. 基于图像处理的黄瓜叶片含水量无损检测研究[J] .农机化研究, 2008.( 07 )
[4] 梁原. 基于matlab的数字图像处理系统研究[D] .长春理工大学, 2008.
[5] 黄国祥. RGB颜色空间及其应用研究[D] .中南大学, 2002.
[6]刘益新,郭依正,灰度直方图特征提取的Matlab实现[J].电脑 知识与技术,2009, 5(32),

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