摘要：本研究提出了一种基于四级daubechies 5（＇db5＇）小波分解提取自然光温室中草莓叶片图像边缘的新算法。该算法对不同尺度的重建图像采用不同的分割和运算方法,以去除叶片目标边缘的外部背景和内部纹理干扰。这种方法有两个优势：一是从不同的尺度空间来获取相应映射区域的重建图像,可以为相应的各层空间区域提供不同的图像抽象特征。另一方面,在某个尺度空间中特定映射区域的某些图像特征难以获得,而其它尺度空间中特定映射区域的这种特征则容易得到。在本文中对不同尺度重建的图像处理时,主要采用Otsu阈值分割获得不同尺度重建图像得到相应空间位置的二值图像区域,并用canny分割不同尺度相应映射区域的重建图像获取相应空间位置的准确梯度的边缘,并通过不同尺度空间相应映射区域的两种分割的综合,得到精确完整的叶片边缘。但是由于草莓叶片图像各自不尽相同,自然光温室的光辐射和反射环境下叶片图像的局部非均匀照度,导致canny边缘提取会产生大量非叶片边缘的伪边缘,所以必须对在不同尺度之间相应的空间映射区域内的重建图像,进行分割处理和边缘提取处理,对其结果进行跨尺度的形态学和逻辑运算,用以避免叶片图像的canny伪边缘造成叶片的内部分割不完整碎片和叶片内部区域与叶片外部区域的粘连。为此,本研究将尺度重建叶片图像的canny伪边缘分为三类。第一类canny伪边缘是第一层小波分解重建的叶片图像边缘外部区域的canny伪边缘。第二类和第三类canny伪边缘在第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割的前景区域中。这两类映射区域中canny伪边缘都是映射第一层小波分解重建图像的相应空间区域的canny边缘,只是利用了第三层小波分解重建叶片图像的第一次Otsu分割的前景区域,通过分类划分该区域对canny伪�

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