本课题研究中，通过对植物图像的采集，图像的预处理等操作过程最终获得叶面积等参数，不仅可以简单方便的完成对植物生长状态的检测，而且相对误差比较小，在不采摘植物叶片的前提下，也完成了对植物的无损测量，基本上完成了现代农业的简单、便捷、精确、无损等目标，可以及时地了解对植物的生长状态，并进行调控。同时这种方法所应用的成本也比较小，可以被广大农业劳动者所接受，并会被广泛的应用到农业领域的研究和实践当中。因此，凭借这种方法的多种优点和逐步的完善,不仅可以及时检测植物整体的生长状态，提升作物的生产质量，还可以推动现代农业的水平和农业可持续发展战略的实施。

1。2 国内外研究现状

近年来，人们对植物参数的测量方法进行了大量的研究和测量，并逐渐趋近于完善。在比较传统的方法中，优点与缺点也是同时存在。其中原理最简单的网格法主要采用根据坐标纸描绘出叶片的大小和形状，对网格的数量进行统计，从而计算出叶的面积。这种方法操作简单，但是浪费的时间比较多，不方便，最主要的是，对于那些不规则形状的叶片，准确度也不是很高；由于受叶龄和叶片的厚度等因素影响比较大的称重法(或直接称重法)，其比较繁琐且精度很低；利用专业的叶面积仪对植物进行测量的叶面积仪法，主要特点是准确、快捷，但是价格昂贵，且维修起来麻烦，不适合大多数农业工作者使用，应用不是很普遍。

利用数字图像处理技术方法来检测植物的茎长/宽和叶片面积也叫做图像处理法。这是经过图像传感器（例如相机、手机等）来对目标进行拍照，传送给电子计算机，然后利用图像处理技术和MATLAB 软件相结合，对拍摄的茎和叶片图像进行处理，得到所需要的茎和叶片图像，提取出茎和叶片的轮廓和所占的像素数 ，并进行统计，最后将统计出来的像素数与每个像素代表的真实面积相乘，亦可以得到实际叶片的面积。这种方法简单，快捷，方便，可以实时、准确的测出准确度较高的叶片面积，是一种值得人们更加深入研究的方法。

通过查阅资料可以发现，在近些年来，人们通过数字图像处理技术对茎的长/宽和植物的叶片面积进行了非常多的深入了解，并对此进行了研究和实验，从对植株的一片叶子单独进行检测到对以整个植株为整体的全部叶面积的测量，以及植物叶片的形状特征分类和对植物生长状态信息的检测和分析，并且因此取得了一定的成就，并为人们做农业植物检测的研究奠定了基础。

1。2。1 国内研究现状

1。2。2 国外研究现状

1。4 研究内容

根据数字图像处理对番茄植物的研究需要，结合现有的设备情况，研究内容包括：

(1) 图片的采集

利用相机对各个生长期的番茄生长状况进行图像采集，即对番茄的整体、茎、叶和参照物对比进行拍照，为了获得比较清楚的图像信息，尽量控制影响因素，准确得到需要的参数，拍摄时要在比较晴朗的天气下，同时也要留意光线对茎和叶的影响。 

(2) 图像的预处理

由于拍摄的图片受到很多外界因素的影响，为了准确的计算茎长/宽和叶的面积，要通过数字图像处理技术对拍摄的图片进行预处理，从而使茎和叶片可以顺利的被提取出来。即运用MATLAB对图片进行处理，其中包括灰度变换，中值滤波处理，阈值分割，边缘检测等。

(3) 计算茎长/宽和叶的面积

在目标提取出来之后，在已知参照物的面积的情况下，运用对比的方法将目标与参照物的像素数进行对比，计算出茎的长/宽和叶的面积。