根据计算机视觉理论，张建钦等[6]开发了一套软件，可以用于计算叶面积。这套软件体系包含了测量叶面积的图像获取板块、图像处理板块、叶面积数据库板块和统计叶面积及显示曲线图模块，研究了一种可用于获取叶片图像和无损测量叶片面积的硬件检测系统。以绿色植株与背景（土壤）的色彩特点对比及关系为依据，研究了利用提取叶片色彩特点将彩色图像转换成灰度图像的方法。利用迭代法计算出图像的最佳阈值，然后将灰度图像二值化，再用中值滤波处理方法清除图像中的噪声，把这些干扰因素清除掉之后，最后做图像边缘的提取与检测，这个过程利用Kirseh边缘算子即可。经过这个研究发现，这个系统的功能主要有：测量植物叶片面积、存储和管理所获得的叶片面积的数据和可视化的功能。但是这个系统只能对绿色的植物叶片进行测量，因为它是以颜色特点为依据的。此外，应用无损检测的原则对活体植物叶面积测量时，会存在一起影响因素，如叶片因为萎蔫和叶面重叠，会产生一些误差。所以，这个研究只能针对叶片重叠比较少和生长状态好几乎没有变形的叶片进行测量。

武聪玲、李长缨和滕光辉等[7-8]对生长在温室中的黄瓜幼苗叶冠作投影面积，运用数字图像处理技术并进行了检测和计算。在实验中，他们用到的器材有固定相机的三脚架、对叶冠投影进行拍照的相机。首先，他们把相机固定在已经准备好的三脚架上，接着对黄瓜植株每次分别顺时针旋转120°，拍摄了三张黄瓜叶冠投影的图片。在拍摄过程中，拍照的焦距是因为相机和植物的固定而固定的，取三次所获得的叶冠投影的面积的平均值，这样就可以减少一定的影响因素，且误差也同时减小。接下来，他们设计了一个半径为7。5cm的圆形纸板，在中间挖出了一个半径为0。5cm的圆孔，使得黄瓜幼苗可以合适的从中间穿过，这样就可以更好的使叶冠与背景做对比。在图像预处理的过程中，为了使植物叶冠和背景分离，根据图像颜色的信息对黄瓜植株的叶冠进行分割 。接下来中值滤波处理的过程中，选择使用3*3的模板，根据图像处理中的数学形态学中开运算和闭运算的知识去除噪声并填满空隙。最终，他们使用VC++软件，开始对叶冠投影面积并记录下来。研究结果发现，使用这种方法对随机挑选的30株黄瓜幼苗进行测量时，得到的数据与使用叶面积仪计算得到的面积误差仅仅为2。4%。研究表明，用这种通过对叶冠投影面积进行测量从而得到植株真是叶面积的方法是可行的，但是这种方法在叶冠中叶片不是很多的状况下测量，误差很小，假如叶冠中的叶片很多，叶片就会产生叠加、覆盖的影响，这些因素都会对测量真实的叶面积产生影响，所以这种方法测量的结果也会产生一定的误差。

2 国外研究现状

Cunha[9]利用了数字扫描仪和电子计算机完成了对树叶的面积、周长等参数信息的检测，并研究出了关于一个树叶特征描述的系统，结果表明，这位学者的方法精度很高，测量出来的面积和周长的误差大约来3%左右。

Igathinathane等[10]在之前研究的基础上进行了创新，为了计算出叶片的面积和周长，他们研究了利用半自动化交互式计算机软件进行计算的方法，这种方法的工作界面是他们的计算机，设计了检测所需参数的两种程序算法，分别为曲线面积法和像素数法，统计这两种方法所测出的面积和周长，精度同样也是很高。

Trooien[11]，美国著名的学者，研究了以下实验计算马铃薯叶面积的方法：他运用图像处理技术，首先选择以3个互相垂直的角度对马铃薯进行拍照，获取3张马铃薯叶片的图像，传入计算机，植物真正的叶面积也就是3幅拍摄的图像计算出的叶面积所合成的。实验结果证明，运用图像处理的方法来计算马铃薯真正的叶面积有很高的准确性，误差很小。但是他认为因为叶面是平面，那么对图像分割也总结出了很完美的处理方法。