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种子图片计数算法的研究与实现

本文ID:LW20496 字数:16693,页数:43 ¥50
范文字数:16693,页数:43 摘要 随着计算机及其相关技术的迅速发展及图形图像技术的日渐成熟,使得图像处理技术应用于各个行业的各个方向,开创了数字的新时代。农业是一个国家发展的基础,计算机技术在农业领域也发挥着越来越重要的作用,种子统计系统是农业与计算机的一个简单合作,系统通过对种子图片的图像平滑,图像..

范文字数:16693,页数:43

摘要

随着计算机及其相关技术的迅速发展及图形图像技术的日渐成熟,使得图像处理技术应用于各个行业的各个方向,开创了数字的新时代。农业是一个国家发展的基础,计算机技术在农业领域也发挥着越来越重要的作用,种子统计系统是农业与计算机的一个简单合作,系统通过对种子图片的图像平滑,图像分割,孔洞填充,图像细化,中心点查找等一系列操作,最终获得种子图片里种子的数量。在保证一定准确性的基础上设计实现。节省了人为数种子的劳动力,并加快了速度,同时提高了准确性。
经过详细分析,采用MFC6.0的单文档模式,研究种子图片计数算法。重点研究是图像分割算法、孔洞填充算法和中心点统计过程。查找文献,获得最优的算法,快速准确的完成统计任务。

关键词: 数字农业,种子计数,图片分割,MFC
ABSTRACT

As long as the quickly development of computers and the related technologies, the gradually ripen of Graphics imaging technology, the image processing technology are used in the industries in all directions, start the new digital agriculture. Agriculture is the foundation of the country developed. Computer technology is played more and more important action in agriculture. For example, computer control the growth of crop and so on. The statistical system of seed is the simple contact between the agriculture and the computer. The seed picture after a series of operation with image smoothing , image segmentation, pore-filling, image thinning, and find centre and so on by system, the last, get the number of seed image, be achieved in the base of accurate, not only save the labor of people to count the seed, and also speed up the counter ,and advance the accuracy.
 After detailed analysis, using the SDI of MFC6.0, develop the statistical system of seed, pay more attention in image segmentation, pore-filling, and find centre, after bibliographic search, get the best arithmetic, and quickly complete the work of statistics.

Keywords: digital agriculture, statistical system of seed, Image Segmentation, MFC
目录

摘要 I
ABSTRACT II
目录 III
第1章 绪论 1
1.1 背景 1
1.2 研究内容 2
第2章 相关技术分析 3
2.1 图像处理技术 3
2.1.1 图片处理技术概念 3
2.1.2 图像处理的基本要求 3
2.1.3 图像处理的基本方法 4
2.1.4 图像处理的应用 4
2.2 开发环境 5
2.3 本章小结 6
第3章 种子图片计数总体设计与算法分析 7
3.1 总体设计 7
3.1.1 用户性能需求 7
3.1.2 用户功能需求 7
3.2 总体流程 7
3.3 算法分析 8
3.3.1 图像平滑 8
3.3.2 图像分割 8
3.3.3 孔洞填充 9
3.3.4 边界处理 9
3.3.5 图像腐蚀 10
3.3.6 HSI色彩空间 10
3.3.7 BMP文件 13
3.4 本章小结 13
第4章 详细设计与实现 14
4.1 系统总体模块 14
4.1.1 详细设计类图 14
4.1.2 模块组成 15
4.1.3 程序运行界面 15
4.2 图像的读入模块 16
4.2.1 模块功能 16
4.2.2 模块组成 16
4.2.3 程序运行界面 16
4.3 图像平滑模块 17
4.3.1 模块功能 17
4.3.2 系统采用算法 17
4.3.3 程序实现 18
4.3.4 程序运行结果 18
4.4 HSI阈值分割 19
4.4.1 模块功能 19
4.4.2 HSI分割算法 19
4.4.3 HSI分割程序流程 20
4.4.4 模块组成 20
4.4.5 程序的设计过程 21
4.4.6 程序运行结果 21
4.5 孔洞填充模块 22
4.5.1 模块功能 22
4.5.2 孔洞填充算法 22
4.5.3 模块组成 23
4.5.4 程序的运行界面 23
4.6 边界提取处理 24
4.6.1 模块功能 24
4.6.2 系统采用算法 25
4.6.3 模块组成 25
4.6.4 程序实现 26
4.6.5 程序运行结果 26
4.7 图像的腐蚀 27
4.7.1 模块功能 27
4.7.2 系统采用算法 27
4.7.3 程序实现 28
4.7.4 程序运行结果 28
4.8 查找中心点 29
4.8.1 模块功能 29
4.8.2 查找中点流程 29
4.8.3 模块组成 30
4.8.4 程序的设计过程 30
4.8.5 程序运行结果 32
4.9 中心点修正 33
4.9.1 模块功能 33
4.9.2 修正部位 33
4.9.3 程序实现 33
4.9.4 程序运行结果 34
4.10 种子统计 34
4.11 程序性能分析 35
4.12 本章小结 35
第5章 总结 36
致谢 37
参考文献 38


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