面向特定植物目标提取的图像处理技术研究摘 要:模式植物的虚拟生长模型对于我国植物生长过程研究、自然景观研究还有植保机械的发展具有重要的作用。而构建虚拟生长模型中的面向模式植物的图像处理技术对于后期的植物建模方面又有着重要的影响。所以，分析比较现代面向植物的图像处理以及图像的校正的研究现状，探讨面向特定植物的图像处理技术研究的意义和作用，对虚拟植物生长模型领域具有重大的意义和贡献。
关键词:生长模型；数字图像处理技术；特定植物；畸变校正
Abstract：The virtual growth model of model plants is of great importance to the study of plant growth process，natural landscape research and the development of plant protection machinery.The image processing technique of the model plant in virtual growth model has important influence on the later plant modeling.Modern plant oriented compared and analyzed，so the research status of image processing and image correction，image processing technology for specific plant study of the meaning and function，the field of artificial plant growth model is of great significance and contribution.
Keywords:Growth model;Digital image processing technology;Specific plants;Distortion correction
1、课题研究目的和意义
我国是一个农林业大国，农林业是国民经济的基础。虚拟植物生长的计算机建模与可视化仿真研究在农林业、景观设计或园林设计、虚拟实现、计算机动画、计算机教学等领域都有着广泛的应用前景。基于图像的三维重建[1]是虚拟现实技术的一个重要研究方向，其主要目的是通过两个相机拍摄得到的图像得到图像二维信息，通过相机标定[2]的内外参数，将二维信息转换为三维信息，从而重建出目标植物的三维模型。而重建的精度高低和效果的好坏也取决于目标植物的提取情况。广角镜头拍摄的图片带有桶形畸变，而这必将影响下一步的图像处理操作，为了准确的还原原始图像则需要利用各种技术对图像桶形畸变进行校正。图像是人类获取信息的主要媒介，在进行后期的图像特征匹配之前首先要进行图像分割来得到目标植物，图像分割对于后期的图像提取和匹配都有很大的影响，甚至是至关重要的。本课题是在分析比较研究现代面向植物的图像处理以及图像的校正的现状的基础上，研究特定植物拟南芥的图像畸变校正和图像处理技术，这对后期的拟南芥三维模型的建立具有重要的作用，对我国农林业的发展以及植保机械技术的发展都具有重要的意义。
国内外研究现状
2.1数字图像处理技术的定义
数字图像处理技术称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用，人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。经过多年的发展，现在的电子图像处理技术已具有了以下特点：更好的再现性。数字图像处理与传统的模拟图像处理相比，不会因为图像处理过程中的存储、复制或传输等环节引起图像质量的改变；占用的频带更宽。这一点是相对于语言信息而言的，图像信息比语言信息所占频带要大好几个数量级，因此图像信息在实现操作的过程中难度更大；适用面宽：可以从各个途径获得数据源，从显微镜到天文望远镜的图像都可以进行数字处理；具有较高的灵活性：只要可以用数学公式和数理逻辑表达的内容，几乎都可以用电子图像来进行表现处理。
从图像处理到计算机视觉这统一体中，根据低级、中级和高级三种典型的计算处理区分其中的学科。低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理、对比度增强和图像尖锐化，其特点是输入、输出都为图像。中级处理涉及分割（把图像分为不同区域或目标物）以及缩减对目标物的描述，以使其更适合计算机处理，即对不同目标的识别分类，其特点是输入为图像，单输出是从这些图像中提取的特征（如边缘、轮廓及不同物体的标识等）。高级处理涉及在图像分析中对被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的识别函数等。计算机视觉研究是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。图像分析领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。
2.2数字图像处理技术的分类
数字图像处理技术包括有：
