蜜蜂图像的计数方法研究_毕业论文.doc

安徽农业大学经济技术学院
毕业论文(设计)
论文题目蜜蜂图像的计数方法研究
院系经济技术学院专业电子信息工程
安徽农业大学经济技术学院学士学位论文(设计)开题报告
课题名称
蜜蜂图像的计数方法研究
课题来源
指导老师
学生姓名

专业
电子信息工程
学号
指导教师姓名
职称
讲师
研究内容
1、对于给定的蜜蜂群图像或者是通过摄像设备获取到的蜂群图片运用MATLAB软件工具进行处理并得出对蜜蜂个体计数的结果。
对图像进行图像的增强处理使目标物与背景的对比度呈现区分。
将蜜蜂图像进行分割并二值化处理,得到除去背景图像的蜜蜂图像。
将蜜蜂图像进行形态学处理使图像变得更加便于处理。
利用4连通标记法算法对图像中的蜜蜂进行大致的标记。
通过判断面积大小对蜜蜂个体进行计数,得到蜜蜂的数量。
研究计划
1-2月份找关于数字图像处理的资料及可供参考的算法。
3-4月份用MATLAB编程工具实现对蜜蜂图像的计数。
5-6月份写毕业论文并对论文进行修改完善参加学院的答辩。
特色与创新
1、用MATLAB软件对蜜蜂图像进行处理和计数。
对蜜蜂个体的计数,对于蜂业养殖和发展有实际意义。
通过对图像的分析,运用简单算法处理复杂图像,最后得出结论。
指导教师意见
教研室意见
院系意见
主要领导签名:
年月日
目录
1 引言 1
2 设计思想 2
3 蜜蜂图像的预处理 3
基于灰度变换的图像增强 4
RGB色彩空间与HSV空间 5
RGB色彩空间概述 6
HSV色彩空间概述 7
RGB色彩空间与HSV空间的转换 7
基于K均值聚类的图像分割 9
K均值聚类算法概述 9
基于K均值聚类图像的二值化 9
基于二值图像的形态学处理 10
4 关于蜜蜂图像的计数实现 12
对二值图像的4连通运算 12
通过判断面积大小计算蜜蜂的个数 13
5 实验结果及分析 14
6 结束语 18
参考文献 19
英文摘要 19
致谢 20
附录Ⅰ Kmeans算法相关程序 20
附录Ⅱ基于K均值聚类图像的二值化相关程序 21
附录Ⅲ通过判断面积计数相关程序 22
蜜蜂图像的计数方法研究
学生:刘永超,指导老师:周琼
(安徽农业大学经济技术学院合肥 230036)
摘要:本文研究彩色蜜蜂图像的计数方法,通过对彩色蜜蜂图像的增强、分割等预处理达到对图像计数的目的。在预处理部分中先对图像进行针对灰度变换的图像对比度调整,然后选取了HSV空间下采用K均值聚类算法对目标物与背景图像进行分割并二值化,在此基础上对图像进行加工去噪处理,最后运用4连通标记运算并通过判断面积的大小计算图像中包含蜜蜂的个数。经过实验的演示证明本文算法能基本达到预期效果,具有实际操作性。
关键词:图像增强,HSV模型,K均值聚类,去噪声处理,面积计数
1 引言
“图像”对于我们不会陌生,“图像”是人类最早认识、记录世界的符号,伴随人类从古到今,并将继续走向未来。图像是人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理(Digital Image Processing)就是用计算机对图像进行分析和处理,实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界。人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面,通过数字图像处理中的模式识别技术,可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。比如:(1)地质、气象、农业规划、灾害治理等领域;(2)流通、产业界、文件处理领域;(3)生物学、通信、军事和公安、遥感等领域。
蜂业是农业发展的重要组成部分,被誉为'农业之翼'。本文主要研究的是数字图像处理在农业规划的蜜蜂产业过程中的应用。我国养蜂历史悠久,也是独自拥有一套系统的技术。改革开放以来,我国养蜂业经历了快速发展、巩固提高和稳步增长三个阶段。进入新世纪后,我国蜂群数量、蜂产品产量稳定增长,养蜂业生产规模不断扩大,单产水平和蜂产品质量不断提高,养蜂业继续保持稳定发展态势
[1]。我国是养蜂大国,也是世界蜂产品生产和出口大国,2009年,联合国粮农组织FAO统计,世界蜂群拥有量65 132 414群,中国蜂群数量8 771 200群,占世界的1/8,居世界第一;世界蜜蜂年产量近150万t,中国蜜蜂年产量近36万t,占世界