【摘 要】
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花卉是设计艺术学领域重要的表现元素之一。在景观设计、园林设计等的造景中,植物分类起到了非常重要的作用,而花卉植物的花瓣数量为这项工作提供了一个很重要的特征,故本文
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花卉是设计艺术学领域重要的表现元素之一。在景观设计、园林设计等的造景中,植物分类起到了非常重要的作用,而花卉植物的花瓣数量为这项工作提供了一个很重要的特征,故本文对花瓣枚数的测量研究有重要的学术价值和实际应用意义。随着信息技术的发展,数字图像处理技术已经成为科学研究中不可缺少的强有力工具。本论文也借助这一技术对花卉图像处理进行研究,通过分析发现,传统的图像分割算法在图像的细腻边界处往往不能获得满意的效果,而本文对目标区域轮廓的完整度和准确性都要求较高,鉴于传统图像分割方法的局限性,本文采用了前景提取算法对图像中的花冠区域进行分割。前景提取算法一般都需要一个附加的标记图给出约束信息,目前采用的标记方式主要有Trimap(三分图)和Strokes(笔画)两种,前者标记过程太耗时,稳定性和实时性差,后者虽然标记过程简单,但分割效果不好。对大量自然花卉图像进行深入研究后,本文提出了一个根据花卉的颜色特征自动获得标记信息的思路,在自动生成标记图方面做了一定探索。生成的标记图使得在运用闭形式前景提取算法求解α(指前景像素所占的比重)时,既有效减少了运算时间,又能得到满意的分割效果,实验结果证明算法对于分辨率较低或比较模糊的图像适用性很好。在花瓣的计数部分,首先通过求取花冠区域面积及其最小外接圆面积的比值判断待处理花卉是否分瓣,然后比较分析了三种计算花瓣枚数的方法,实验结果表明了基于质心距的算法测量效果最好。为了增强算法的正确性,最后加入了结合凹角点的二次而积判定检验法。
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