在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中谷物占有重要的地位，為此提高谷物產(chǎn)量和質(zhì)量的主要方法離不開育種。在選育品種過程中,對種子的計數(shù)是不可缺少的內(nèi)容。目前,種子的計數(shù)方法通常采用人工計數(shù),或種子智能計數(shù)系統(tǒng),很顯然傳統(tǒng)的計數(shù)方法存在著效率低、準(zhǔn)確性不高等缺點(diǎn)。利用計算機(jī)圖像識別和處理技術(shù)實現(xiàn)考種過程中的計數(shù),為谷物粒群的識別、精選、分級等的進(jìn)一步研究奠定必要的理論與實踐基礎(chǔ),并為育種工作提供一種高效、快捷的谷物計數(shù)新技術(shù)。
　　
　　在獲取圖像的過程中,由于受到各種因素的影響,所得到的圖像總會或多或少的感染一些噪聲信息,這些噪聲信息會惡化圖像的質(zhì)量,所以要進(jìn)行去噪處理。去噪的方法有很多,大致分為兩大類:一類是時域去噪,另一類是頻域去噪。時域去噪的代表方法有加權(quán)平滑法、中值濾波、二值形態(tài)學(xué)法等;頻域去噪的代表方法有經(jīng)典數(shù)字濾波器、同態(tài)濾波、小波分析等。本文采用時域去噪中的中值濾波法,其具有抑制干擾脈沖和點(diǎn)狀噪聲的作用,并且可保持較好的圖像邊緣,是指把以某點(diǎn)為中心的小窗口內(nèi)的所有像素的灰度按從小到大的順序排列,將中間值作為該處的灰度值。
　　
　　種子智能計數(shù)系統(tǒng)的應(yīng)用，在谷物沒有疊壓的狀態(tài)下準(zhǔn)確率可以達(dá)到100%,這不僅減輕了人的勞動強(qiáng)度,彌補(bǔ)了人視覺的不足之處,大大提高了效率及準(zhǔn)確率,同時也避免了其他軟件繁瑣的編程工序,為后續(xù)進(jìn)一步研究奠定基礎(chǔ)。

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