1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，利用图像分析技术进行植物表型分析逐渐成为研究热点。
叶片作为植物进行光合作用、呼吸作用等重要生理活动的主要器官，其形态特征和数量性状能够反映植物的生长状况、抗逆性以及产量等重要信息。
传统的叶片性状测量方法主要依赖人工测量，存在着效率低、主观性强、难以应用于大规模数据分析等缺点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在叶片图像特征提取及其数量性状关联分析方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在叶片图像特征提取方面，主要集中于叶片图像分割、特征提取算法改进等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.叶片图像获取与预处理：研究适用于叶片图像采集的设备和环境，构建叶片图像数据集。
对采集的叶片图像进行预处理，包括图像去噪、增强、校正等操作，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。
研究高效、准确的叶片图像分割算法，将叶片目标从背景中分离出来，为后续特征提取做准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解叶片图像特征提取、数量性状关联分析等方面的研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.图像采集与预处理：选择合适的图像采集设备和环境，制定科学的采集方案，获取清晰、完整的叶片图像数据。
对采集到的叶片图像进行预处理，包括图像去噪、增强、校正等操作，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效、准确的叶片图像分割算法，提高复杂背景和光照变化情况下叶片图像分割的精度。
2.提出一种基于多特征融合的叶片图像特征提取方法，构建更全面的叶片特征表示，提高数量性状预测模型的准确性。
3.探索叶片图像特征与数量性状之间新的关联规则，为植物表型分析、植物品种鉴定、遗传育种等领域提供新的思路和方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙俊,王鹏新,战金辉,等.基于图像的植物叶片识别技术研究进展[J].农业工程学报,2019,35(10):176-187.
[2] 张宪政,焦琳,王秀,等.基于深度学习的植物叶片识别研究综述[J].计算机应用研究,2020,37(11):3249-3255.
[3] 李庆,杨航,王柯力,等.基于叶片图像的植物识别研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(09):31-41.
