整理基于matlab的种子计数概要.docx
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整理基于matlab的种子计数概要
基于matlab的种子计数概要
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综合自动化实验
课程设计报告
题目基于matlab的种子计数
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摘要
随着计算机技术和数字图像技术的发展，图像方法已经成为植物种子颗粒检测的一种重要手段，其目的就是从颗粒图像中准确获得颗粒外观轮廓的信息，进一步测量颗粒的特征参数并加以分析,以便于我们对种子进行轮廓分离和统计。
本论文紧密结合图像的分割和统计方法，主要探讨了植物种子颗粒图像统计技术及其实现方法,建立了一套对颗粒图像进行处理和分析的软件系统。
论文按照对颗粒图像处理的先后步骤进行论述，通过论述算法原理和给出处理实例相结合来探讨各种方法的可行性。
关键词：
颗粒图像，图像处理，颗粒统计
Abstract
Withthedevelopmentofcomputertechnologyanddigitalimagetechnology，theimagemethodhasbecomeanimportantmeansofseedparticledetector，anditspurposeistoobtainaccurateinformationfromtheparticleexteriorcontourparticleimage，furthermeasurementsofparametersandcharacteristicsoftheparticlestobeanalyzed，sothatwecanseparatetheseedcontourandstatistics.
ThearticlecombinessegmentationandPlantseedsstatisticsmethodoftheimageclosely,hasdiscussedtheplantseedsstatisticstechnologyoftheparticleimageandimplementationmethod，setuponeimageprocessingandanalyzingsoftwaresystem．Thearticle，accordingtodescribingtheprioritystepofparticleimageprocess,discussthefeasibilityofvariouskindsofmethodsthroughdescribingtheprincipleofalgorithmsandprovidingtheprocessinginstancetocombinetogether．
Keyword：
particleimage，imageprocessing，particlestatistics
第1章概述
1。
1引言
近年来,数字图像技术受到人们广泛的关注。
人们60%以上的接受信息是来自于视觉信息也就是图像信息,因此这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。
随着科技的发展把图像当作检测和传递信息的手段或载体，直接对得到的图像进行分析处理从而获得我们感兴趣的信息已经成为重要的分析和测量手段。
图像技术的加入解决单纯依靠人工进行颗粒的统计分析存在的操作费时、复杂和精度不高等缺陷，而且重要的是用计算机可对颗粒图像作各种处理,既加快了分析处理的速度，又可以突出人们需要的信息。
很多人工直接观察不到的重要信息,通过计算机图像处理分析之后能够很清楚地看到:
还可对颗粒图像作测量和统计分析等，大大扩展了人眼能看到接收到的信息量.
我这次的毕业设计目标就是想根据之前所学到的数字图像处理内容和matlab相结合完成一个能快速统计植物种子颗粒数量的程序,就是致力于解决快速统计大量颗粒图像的计数问题.发挥计算机的快速处理功能,实现对数字图像的植物种子颗粒计数。
通过查阅文献我了解对数字图像颗粒统计方法中有很多不同对小颗粒统计的方法。
1.2设计目标
本课题的设计目标是设计一个基于matlab的自动计数系统,将植物种子均匀分布的图片通过自动摄像头读取程序读入matlab并且对其进行一系列的处理运算以得到最终的统计结果.
1.3种子数量统计的应用背景
我国作为一个农业大国，粮食产量大但粮食以及植物的种子的数量统计和质量辨别在之前都主要以人力主观判断，任务繁琐重复率高，误差大，效率低,耗时长，为农业工作者增加负担。
与之相对应的我国与其他发达国家之间科技农业技术还差很远，当然随着计算机数字图像处理技术的发展,图像处理技术对植物种子以及农产品进行品质数量的检测技术已经被广泛应用.
随着颗粒图像处理技术的发展，很多工具已经能自动，快速的书别图像颗粒，客观统计颗粒数量，并且提取颗粒各种特征参数，在辅助以其他处理软件，进行分析处理，极大的减少人工的工作量并且提高工作效率以及准确度。
这一方向的研究得到各行各业的重视和广泛应用,在近几年也成为国内外的热点，发展速度非常迅速.
这次我想要做到的毕业设计内容就是利用数字图像的内容实现对植物种子以及不同颗粒的数量上的统计以及颗粒细节上的处理，成功对此内容的设计可以增加未来农业工作的效率,也能服务于其他工业中对小颗粒物品的统计工作。
1。
4研究意义
图像方法应用于颗粒检测可以大幅度提高速度，减少所用时闻，提高准确性，并且通过软件分析可以实现各种参数的实时分析，图像曲线显示等各种功能,应用前景广阔。
正因为图像方法的重要性和其具有的巨大潜力，颗粒图像的处理和分析方法研究一直受到广泛重视。
其中关于如何从颗粒图像中准确获得颗粒外观廓的信息，并进一步测量颗粒的特征参数已经成为研究的热点。
因为颗粒图像分析研究的特殊性和复杂性，还有大量的问题需要解决。
各种以图像方法为基础的颗粒检测系统实际工作时会受大量其他因素影响，如光照条件、成像方向的变化,图像采集设备的光电特性产生噪声等，使得问题变得比较复杂。
所以对于颗粒图像的背景光照不均匀校正问题、彩色颗粒图像的分割问题、
粘连颗粒分割中过分割问题等等都是研究的重要方向，研究的重点包括对新方法、新手段的探索以及在原有问题上采用新的描述方法、求解手段等。
本课题研究的意义在于通过探索基于植物种子颗粒统计的数字图像处理和分析技术的新方法和新手段，以求数字图像技术在检测颗粒过程中提高检测速度、准确性以及检测应用的广泛性。
1。
5国内外现状
目前，欧美国家对植物种子颗粒统计开展了大量相关的研究。
上世纪90年代，美国就组织麻省理工大学等高校开始研究用于民事和军事的数字图像处理技术。
国内在matlab数字图像的领域也开展了大量的研究工作，在人脸识别、车辆识别、车牌识别等方面取得了巨大的成就。
但是相对于国外的研究现状而言,我国对计算机视觉技术在农产品领域中的应用起步较晚,技术相对还不成熟.
1.6matlab平台简介
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）.是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
由于这些matlab自带的特点,让matlab处理数字图像方面的研究课题变得较为方便，因此我们选用matlab为这次课题的主要研究工具。
第2章需求分析
2.1种子计数需求分析
目前，振动计数机已在国内研制和推广，该装置包括一个斜坡通道螺旋放置样品托盘和托盘底部的振动装置，通过板的振动使种子盘螺旋，以红外探测器检测出口附近的种子计数。
振动频率变化范围大,可以改变螺旋上升的速度，也可改变种子计数的速度。
计数机器不足之处是仅实现了粒数，单功能，使用范围较窄。
我们国家还开发研究了基于机器视觉技术的自动计数数粒机。
在电磁振动种子的阶段,通过均匀平铺.固定在电磁振动台摄像机在一个良好的光照条件下对种子的平铺拍摄后，通过对模拟信号采集图像把图像数据转换成数字信号，然后传输到PC机.利用虚拟仪器软件,对图像处理分析，测得的结果输出到显示屏。
这类机器对硬件要求较高，成分计算复杂,软件开发平台，实现系统复杂，成本高,数据处理量大，不易实现在线测量。
上海还研制出多道计数机，是三振动送料轨道计数机,采用可编程控制器（PLC）控制、CCD摄像技术、多通道可变速度操作。
虽然它的操作系统采用触摸屏人机界面控制，操作方便,计数准确、一致，下落的高分辨率，响应速度快等优点，但也存在功能单一的问题.
我国作为一个传统农业大国,科技农业的发展却远远不及国外一线发达国家的水平。
今年来，科技农业特别是农业信息化成为我国农业发展的重点项目。
而我做的基于matlab中的植物种子数目统计就是将信息技术和传统农业进行结合应用,非常适应以后的发展需求
2.2本系统简介
通过对matlab里面编程的特点以及结合本设计要达到的效果我主要是要对输入的图像进行一系列的预处理包括图像的灰度化、反色、二值化、图像膨胀、侵蚀、开运算得到一个适合处理的黑色背景图像，然后应用matlab中bwlabel函数对该图像进行分析运算得出自动统计的结果。
第3章种子计数的关键技术
3.1图像预处理
由于噪声的影响图像在阈值化后得到的边界往往都很不平滑物体区域具有一些噪声孔，而背景区域上散布一些噪声颗粒，因此我们除了灰度化二值化还需要对图像进行一系列的膨胀腐蚀,连续的开闭运算才能得到较好的可以处理的图像。
图像预处理包括图像灰度化,图像二值化，图像反色，图像膨胀，图像腐蚀，等等其他处理步骤。
1。
图像灰度化是将真彩色图像转换为灰度图像。
在matlab中我们可以调用rgb2gray函数来进行图像灰度化操作。
2.图像二值化是图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
有利于图像的进一步处理，使图像变得简单,而且数据量减小,能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
在matlab中我们用graythresh函数即使用最大类间方差法（Otsu算法）来获得一个阈值。
3.图像反色是将二值化图像的黑白颜色分量位置互换得到相反颜色的图片，在这里是为了使图片能应用bwlabel函数而对那些背景不是黑色的图片进行反色处理。
在matlab中我们可以调用imcomplement函数进行反色操作.
4.图像膨胀的作用是将与种子接触的所有背景点合并到物体中去,使目标增大，填补植物种子中由于光线或者种子自身原因形成的空洞。
在matlab中可以直接调用imdlate函数实现.图3.1。
1是我对一张测试图片做一次膨胀测试可以明显的看出种子颗粒有增大效果。
图3。
1。
1
5.图像腐蚀的作用是删除种子之间有部分粘连颗粒的情况，是种子颗粒缩小，减少粘连部分对最后统计运算结果造成的影响。
在matlab中可以直接调用imerode函数实现。
图3.1。
2是我对一张照片做一次腐蚀运算的结果可以明显看出种子颗粒缩小的效果。
图3。
1。
2
3.2matlab中图像灰度化以及二值化
从摄像头得到的图像先进行灰度化处理rgb2gray直接将颜色分量去掉得到灰度图。
二值化用的是Otsu算法，Otsu算法特点是可以得到比较理想的分割效果，分割效率也比较高,此法选出来的阈值比较稳定,分割质量有一定的保证,因而得到广泛的应用，是较为实用的全局二值化算法,对植物种子的图片二值化效果也比较好。
算法的设计思想：
设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。
对图像设阈值将图像分割成两组,一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。
在matlab里面算法在代码中的显示：
level=graythresh（gray_img）;
X=im2bw（gray_img,level）；%阈值二值化
3.3matlab中膨胀腐蚀算法
膨胀：
将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。
利用它可以填补物体中的空洞。
B对X膨胀所产生的二值图像D是满足以下条件的点（x，y）的集合：
如果B的原点平移到点（x,y），那么它与X的交集非空。
数学表达式：
C=A
B
腐蚀：
一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
利用它可以消除小而且无意义的物体。
B对X腐蚀所产生的二值图像E是满足以下条件的点（x,y）的集合：
如果B的原点平移到点（x,y），那么B将完全包含于X中。
数学表达式:
C=A
B
膨胀处理：
一种消除边界点,使边界点向内部收缩的过程。
腐蚀处理:
将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。
3.4图像开运算
图像处理并不仅限于对图像进行增强、复原和编码，还要对图像进行分析，图像分析旨在对图像进行描述,即用一组数或符号表征图像中目标区的特征、性质和相互间的关系,为模式识别提供基础.描述一般针对图像或景物中的特定区域或目标.开运算通常用来消除小对象物,在纤细点处分离物体,平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。
虽然腐蚀处理可以将粘连的目标物进行分离,膨胀处理可以将断开的目标物进行接续，但同时都存在一个问题，就是经过腐蚀处理后,目标物的面积小于原有面积,而经过膨胀处理之后,目标物的面积大于原有面积。
开、闭运算就是为了解决这个问题而被提出的. 使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算称为开运算。
在结构元素B下面的开运算定义如下:
X=（X
B）
B
开运算通常用来消除小对象物、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积.开运算通常是在需要去除小颗粒噪声，以及断开目标物之间粘连时使用。
其主要作用与腐蚀相似,与腐蚀操作相比，具有可以基本保持目标原有大小不变的优点。
3.5matlab中颗粒统计
Matlab中对二值化颗粒统计我们用到的是bwlabel函数，该函数的原本作用是通过甄别黑色背景下的白色联通块并且输出联通块的区域的数量来进行植物种子颗粒的统计。
该函数的意思是说bwlabel能从返回一个和L一样的矩阵大小和BW一样一个读入二值图像后产生的BW数组（也可能自己创建，只要符合元素是0或者1就行）中，区别出其中的相互不连接的1有多少块。
N的意思应该是的四方面或者是八方面的联通应该是表示一个数组和周围四个或者是周围八个，用这个方法来确定其中颗粒的边界。
［L,num]=bwlabel（BW,n）说明返回其中在BW找到的联通的个数到num实现统计作用。
第4章系统设计
4.1本系统整体流程设计
图4.1设计流程图
流程主要分三步完成：
首先先对图像进行预处理，其中包括图像的灰度化、反色、二值化、图像膨胀、侵蚀、开运算以此获得将为清晰的植物种子轮廓图（必须是黑色背景白色的植物种子）。
接着用bwlabel函数对图像进行分析。
最后输出统计结果。
4.2bwlabel函数的具体实现方法
bwlabel是用来标记二维的二值图像中的connectedcomponents的，简言之,就是黑背景下面有多少白的块，运行结果能从返回一个和L一样的矩阵大小和BW一样一个读入二值图像后产生的BW数组（也可能自己创建，只要符合元素是0或者1就行）中,区别出其中的相互不连接的1有多少块。
N应该是的四方面或者是八方面的联通应该是表示一个数组和周围四个或者是周围八个，用这个方法来确定其中颗粒的边界。
返回一个和BW大小相同的L矩阵,包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。
n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。
四连通或八连通是图像处理里的基本概念：
而8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的;4连通是指，如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右，则认为他们是连接着的，连通的，在左上角、左下角、右上角或右下角连接，则不认为他们连通。
第5章总结与展望
本次毕业设计的课题用到matlab来设计的主要原因也是因为它拥有丰富的函数调用库，这给我们提供了巨大的便利。
我可以在学习各函数调用原理的基础上更加深入的对如何应用不同的函数以达到实验目的,当然调用的函数我都是分析理解了其源代码才结合自己的需要进行调用的再加上matlab允许用户编写可以和matlab进行交互的C或C++语言程序。
可以更加方便的在其他的地方使用这个种子数量统计系统。
在本论文中，主要用到的是matlab中对电脑摄像头的自动调用,以及matlab中对数字图像灰度化,二值化等其他的预处理代码,对植物种子的统计则用到了bwlabel用于甄别二值化图像中连通区域的函数.系统的主要难点在于前端对输入图像的预处理使其达到bwlabel函数能鉴别的条件，我也是在赵老师的悉心教导，帮助下才做出最后能顺利运行的结果。
农业上的发展永远是我国发展的重点之一，而今后结合农业和信息科技术的科技农业将是未来农业发展的重中之重。
我这次用matlab做的植物种子数量统计系统也就是结合了信息科学技术将其应用到农业，希望能为以后科技农业的发展尽到自己的一份绵薄之力。
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致谢
时间如梭，转眼毕业在即。
回想大学的四年，心中充满无限感激和留恋之情。
母校为我们提供了良好的学习环境,使我们能在此专心学习、陶冶情操。
在此谨向我的论文指导老师赵祥红老师致以最真挚的谢意。
他严肃的科学态度、严谨的治学精神、精益求精的工作作风，深深地感染和鼓励着我。
赵老师在学业上精心指导我，鼓励我继续探索在这一新的科研学习中，在此次论文设计中，每每遇到难题，老师给我指出了前行方向，鼓励我自己着手看论文自行学习研究,直到本文的顺利完成。
俗话说:
授人以鱼不如授人以渔。
赵老师教会我知识以外，更培养了我自学的能力，让我受益终身.
在论文即将完成之际,我的心情无比激动,从刚开始的茫然到后面难题的各个击破，我学到知识的同时更学会了解决问题的方法。
一个问题有很多解决方案，而找到最佳方案无疑可以减少走的弯路、增大效益。
最后，再次对关心、帮助我的老师和同学表示衷心地感谢！
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