竹子图像分割与识别算法研究
摘要：竹子图像识别是一项专业性较强;工作量较大的工作。伴随科学技术的不断发展，我们可以用先进的技术取代繁琐的人工识别，这样可以降低对工作人员相关植物学知识的要求；而且将会提高分类的客观性和效率。竹子图像的主体分割是对该类图像进行处理研究的第一步，也是进行图像检索的基础。只有在对图像进行合理的分割之后，才能进一步对图像进行识别。阀值分割的目的，是为了把叶片与其背景分开并形成二值图像，以便于其后进行的轮廓提取和形状特征的计算。本文采用迭代算法求取最佳阀值[1]。
关键词：竹子；图像分割；阀值；分数阶PCA；MATLAB；
- 前言
1.1引言
图像分割，其作用是把反映物体真实情况的、占据不同区域的、具有不同特性的目标区分开来，并形成数字特征。
图像分割可以看成对目标图像的每个像素进行标签的过程，具有某种共同视觉特性的像素(包括颜色、亮度、纹理、各种图像特征或描述子)分配相同的标签，具有一定相似性，称为同质性。广义上讲，图像分割就是将目标图像分成若干同质子区域并提取感兴趣区域的过程。
1.2选题的背景和意义
图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。通常情况下，图像是复杂的，包含非常丰富的局部结构特征，如曲线边缘、直线边缘、精致纹理、角点、斜坡区域和平坦区域等，在图像分割的过程中，保持这些复杂、丰富且极其重要的结构特征是至关重要的。要保持这些各种各样的结构特征，在图像分割时就要用不同的微分几何量来进行区分和表征，建立对不同结构特征保持的合适的数学模型。
在对所采取的图像进行分割处理之后，利用软件和算法进行自动识别，极大可能减小工作量和对工作人员的知识文化水平要求。这类研究可以让科研人员将更多的精力投入更有价值的项目。
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