【摘 要】
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叶片作为植物生长信息的主要部分,它是衡量植物长势、产量的重要指标,也是监测病虫灾害的主要依据。因此,精确测量植物叶片面积非常重要。本文提出了两种精确测量叶片面积的优化算法,主要研究工作如下:（1）提出了基于Canny与Prewitt融合算子的叶片面积计算方法。首先对叶片图像进行灰度处理;其次将其分别做Canny与Prewitt边缘检测,并对检测结果进行优化;再通过闭操作优化图像;最后估算叶面积。实
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叶片作为植物生长信息的主要部分,它是衡量植物长势、产量的重要指标,也是监测病虫灾害的主要依据。因此,精确测量植物叶片面积非常重要。本文提出了两种精确测量叶片面积的优化算法,主要研究工作如下:（1）提出了基于Canny与Prewitt融合算子的叶片面积计算方法。首先对叶片图像进行灰度处理;其次将其分别做Canny与Prewitt边缘检测,并对检测结果进行优化;再通过闭操作优化图像;最后估算叶面积。实验结果表明:融合方法得到的叶面积更接近真实值。（2）针对叶片弯曲或重叠时叶面积测量不准确的问题,提出了基于三维点云的植物叶片重建补偿及面积估算方法。首先通过运动恢复结构算法（SFM）、聚类多视角立体算法（CMVS）和基于面片的多视角立体算法（PMVS）处理图像并生成三维稀疏点云和三维稠密点云;再对三维稠密点云进行去噪、分割处理;然后对叶片重叠部分采用补偿方法使叶片完整;再通过滚球算法得到叶片的三角网格,最后估算叶面积。实验结果表明:本文提出的算法较其他算法有更高的精度,并能较好解决由于重叠导致的叶面积测量不准确的问题。
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