植物叶片图像分割与多维形态特征提取系统

资 源 简 介

本系统专门针对研究生图像处理课程设计，旨在实现复杂背景下植物叶片的自动化分割与精确形态学特征提取。系统首先应用均值去噪算法对原始RGB图像进行平滑处理，有效滤除成像过程中的高斯噪声与随机干扰。随后，利用K均值聚类算法在Lab颜色空间或RGB空间对图像进行像素归类，实现在复杂背景下对叶片目标的初步定位与前景提取。为了提高目标区域的质量，系统通过形态学填充算法自动闭合叶片内部的孔洞，确保提取区域的连通性与完整性。针对叶片分析中的干扰项，系统内置了去叶柄功能，通过识别叶片主体与细长结构的几何关联，精确切除叶柄部

详 情 说 明

植物叶片图像预处理与多维形态特征提取系统

项目介绍 本系统是一个基于 MATLAB 开发的植物叶片图像处理工具，专门设计用于在复杂环境下实现叶片目标的自动化提取与精细化形态特征定量分析。通过集成计算机视觉中的平滑去噪、颜色空间聚类、形态学逻辑处理和几何参数计算等核心算法，系统能够从原始图像中精确抓取叶片轮廓，排除叶柄干扰，并生成包含八项关键形状指标的统计报表，为植物生长研究与品种识别提供客观的数据支撑。

功能特性

1. 自动化预处理： 集成均值滤波算法，有效抑制成像过程中产生的各类高斯噪声。
2. 智能颜色分割： 利用 Lab 颜色空间模型配合 K-means 聚类算法，实现叶片目标与复杂背景的鲁棒分离。
3. 形态修复技术： 内置空洞填充与面积过滤机制，确保提取到的叶片区域具有极高的连通性与完整性。
4. 自适应去叶柄： 采用基于距离变换与形态学重建的几何过滤算法，能够自动识别并剥离叶柄细长结构，仅保留叶片主体。
5. 多维特征量化： 系统可同时提取八项描述叶片形状、规整度、扁平及粗糙程度的数学特征。
6. 可视化分析： 同步生成处理流转图、轮廓提取图以及特征分布柱状图，实现处理逻辑的透明化展示。

系统功能实现细节

1. 图像平滑与噪声抑制 系统通过构建 5x5 的均值滤波器算子，对输入的 RGB 图像进行空间域卷积运算。采用边界复制填充策略，在滤除数字化噪点的同时，最大程度保留叶片边缘的边缘属性。

2. 基于 K-means 的色彩分割 系统将图像从 RGB 空间转换至 Lab 颜色空间，提取代表色度信息的 a 和 b 分量。利用欧几里德距离度量，通过 K-means 聚类将像素划分为叶片主体和背景两大类。系统内置智能识别逻辑，根据 a 通道的均值自动锁定绿色像素簇，生成初步的正反掩膜。

3. 精细化形态操作

• 空洞填充： 针对叶片内部由于光照或脉络产生的漏分区域，应用形态学填充算子实现闭合。
• 杂质过滤： 通过连通域分析，剔除面积小于指定阈值（500像素）的孤立噪点区域。

4. 创新性去叶柄算法 这是系统的逻辑核心之一。首先对二值化叶片进行距离变换，计算各像素到背景的最短距离；随后通过阈值化处理找到叶片最宽阔的“核心骨架”作为标记；最后利用形态学重建（Reconstruction）算法，结合盘形结构敏感算子，实现对细长叶柄结构的精确切除。

5. 多维形态学特征提取 在完成边缘追踪后，系统计算并输出以下特征参数：

• 纵横轴比： 描述叶片主体拉伸程度。
• 面积凹凸比： 体现叶片整体的紧凑性与其凸包的关系。
• 周长凹凸比： 基于凸包周长与实际周长的比例，反映边缘的平滑度。
• 圆形性： 评价叶片与圆形的接近程度。
• 球形性： 通过最大内切圆直径与最小外接圆直径（长轴）的比例计算。
• 偏心率： 衡量叶片等效椭圆的扁平程度。
• 矩形度： 叶片面积与其最小外接矩形面积的比值。
• 综合形状参数： 反映叶片边缘轮廓的复杂系数。

6. 结果汇报与展示 系统会在一个主窗口中分六个子表展示从原始图像到最终边缘轮廓的演变过程。此外，控制台会输出一份规范化的“叶片形态特征统计报表”，便于研究人员数据记录。

使用方法

1. 将需要处理的叶片图像放入 MATLAB 的当前工作路径下。
2. 在脚本中通过变量 filename 指定图片名称。若无外部图片，系统将自动生成一张包含噪声和叶柄的合成叶片用于演示。
3. 直接运行主程序函数。
4. 在弹出的图形界面中观察各阶段处理效果，并从控制台查看提取的量化特征数据。

系统要求

• 软件环境： MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱： Image Processing Toolbox (图像处理工具箱)、Statistics and Machine Learning Toolbox (统计与机器学习工具箱)。
• 硬件配置： 建议 4GB 以上内存，以确保 K-means 聚类计算的实时响应。