基于霍特林变换的稻米彩色图像粒形检测算法

利用稻米分割后轮廓灰度图与背景灰度图的灰度均值之差和灰度方差之差进行米粒图像分割效果定量评价,对7个彩色通道的稻米图像进行分割评判,选取I1(红色、绿色、蓝色通道的平均值)通道进行稻米图像分割。提取分割后标注的单粒米粒边界的二维坐标向量,对坐标向量进行霍特林变换,通过计算变换后米粒最小外接矩阵来表征稻米粒形,简化了现有的稻米粒形检测算法。检测稻米粒型时,算法在MATLAB7.5.0环境下运行。该算法所得米粒长宽比与人工检测结果的平均相对误差为1.65%,每幅图像平均耗时0.323s;而最小外接矩形算法的平均相对误差为2.24%,每幅图像平均耗时2·837s。     

基于多光谱图像的幼龄白木香含锌量无损诊断

通过探讨白木香冠层光谱和形状特征与叶片含锌量的模型关系,实现幼龄白木香冠层含锌量的快速无损诊断,为实现白木香智能化培育经营提供新思路。以幼龄白木香为研究对象,通过多光谱相机获取白木香冠层图像,结合相位相关法及贝叶斯分割法精确提取白木香冠层,在应用偏最小二乘（partial least squares, PLS）算法对图像光谱和形状特征进行降维的基础上,分别构建偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）模型和偏最小二乘-广义可加模型（partial least squares- generalized additive models, PLS-GAM）以图像特征对含锌量进行估测和分析,并通过比较模型评价指标与常用套索回归（lasso regression, LassoR）和多元逐步回归（multiple stepwise regression, MSR）模型进行对比,确定适用于白木香锌含量估测的最佳模型。研究表明：（1）结合相位相关法和贝叶斯算法能够较好地分割出白木香冠层图像,效果显著优于对各波段图像进行直接分割的方法;（2）基于多光谱图像特征提取6个主成分CF₁、CF₂、CF₃、CF₄、CF₅和CF₆,PLSR建模分析结果表明CF₁和CF₂与白木香冠层含锌量具有显著的线性关系,模型调整后R²_adj为0.475;（3）PLS-GAM建模分析结果表明,CF₁、CF₂和CF₄与白木香冠层含锌量均存在显著的非线性关系,模型调整后R²_adj为0.679,显著高于基于线性关系构建的PLSR模型;（3）经过模型评价对比,PLS-GAM模型估测精度最高,RMSE为0.095,较PLSR、LassoR、MSR模型分别降低了26.4%、43.1%和34.9%,为适用于估测白木香冠层含锌量的最优模型。因此,结合相位相关法及贝叶斯分割法能够实现对白木香冠层多光谱图像的精准分割,基于光谱和形状特征构建的PLS-GAM模型对白木香冠层含锌量具有良好的估测效果,有利于推动白木香微量元素诊断的研究进程,对幼龄白木香的智能化作业有重要意义。     

利用无人机图像颜色与纹理特征数据在小麦生育前期对产量进行预测

为了实现基于无人机的小麦产量快速预测，通过不同种植密度、氮肥和品种的田间试验，应用无人机航拍获取小麦生育前期（越冬前期和拔节期）的RGB图像，通过图像处理获取小麦田间颜色和纹理特征指数，并在小麦收获后测定实际产量。通过分析不同颜色和纹理特征指数与小麦产量的关系，筛选出适合小麦产量预测的颜色和纹理特征指数，建立小麦产量预测模型并进行验证。结果表明，小麦生育前期图像颜色指数与产量的相关性较好，而纹理特征指数相关性较差。对越冬前期利用单一颜色指数NDI构建的产量预测模型验证时，R为0.541，RMSE为671.26 kg·hm^-2；对拔节期用单一颜色指数VARI构建的产量预测模型验证时，R为0.603，RMSE为639.78 kg·hm^-2，预测结果比较理想，但不是最优。对越冬前期颜色指数NDI和纹理特征指数ENT相结合构建的产量预测模型验证时，R和RMSE分别为0.629和611.82 kg·hm^-2，比单一颜色指数模型分别提升16.27%和减小8.85%；对拔节期颜色指数VARI和纹理特征指数COR相结合构建的产量预测模型验证时，R和RMSE分别为0.746和510.29 kg·hm^-2，较单一颜色指数模型分别提升23.71%和减小20.24%。上述结果说明，将无人机图像颜色和纹理特征指数相结合建立的估产模型精度较高，可在小麦生育前期对产量进行有效预测。     

基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究

本文先对茶叶图像采集进行了简要介绍,再从茶叶颜色和形状特征分析、以颜色特征为基础的茶叶叶片图像分割、以形状特征为基础的嫩芽提取这三个方面对茶叶嫩芽识别方法作了具体分析,最后对计算机识别茶叶形状作了阐述,以期为相关研究提供一定的参考意见。     

基于颜色特征的油菜缺素症图像诊断

为建立智能营养诊断技术,根据缺素导致的苗期油菜叶片颜色变化特征,提出一种甘蓝型油菜缺素计算机智能图像诊断技术。使用山崎配方无土培育了一批油菜并采集苗期油菜叶片图像,以建立正常、缺氮、缺磷和缺钾4类油菜图像库。使用Grab Cut算法提取前景并挑选颜色特征显著的图像建立4个梯度的模板图像集合,其余图像被划分为训练图像和测试图像。训练图像对模板图像集合的颜色直方图反向投影得到匹配指数集合,用于训练贝叶斯分类器得到分类特征参数。计算测试图像的匹配指数并输入分类器得到缺素诊断结果。全部算法使用VC++和Open CV实现。实验表明,该方法可以准确地判别常见的缺素状况,为基于图像处理技术的缺素诊断技术提供了一个有益的范例。     

结合颜色和区域生长的茶叶图像分割算法研究

茶叶的净化处理一直是关系到国计民生的大问题,在茶叶处理的过程中,目前应用最多的就是计算机结合工业摄像机的技术,也就是图像分割技术,在采集到的茶叶图片中,可观察到非常复杂的絮体排列和不规则的絮体边缘,絮体层层叠叠,这时就需要一种能适应如此情况的有效的分割算法来进行操作,不仅要考虑分割的效果问题,更要结合颜色和区域生长情况考虑图像的后续计算的简便性和计算机的有效存储空间。     

结合颜色和区域生长的茶叶图像分割算法研究

茶叶的生长情况和成熟度是影响茶叶品质的重要因素,而完成茶叶分析和识别的基础是对茶叶图像的准确分割。文章提出一种基于茶叶颜色和种子区域生长的改进方法来完成对茶叶嫩芽的分割。首先将原始RGB彩色图像转化为HSI空间,选取H和S参数进行初步的种子选择,然后对种子区域基于颜色的相似性和区域的邻接性进行区域生长,并结合颜色距离和边缘距离进行区域生长和合并。文中对不同角度取像图像的茶叶嫩芽进行了分割和比较,试验结果表明该算法能很好地将茶叶嫩芽从茶叶中分离出来,并较好地保存了茶叶嫩芽的轮廓信息。     

缺素桉树叶片图像特征提取研究

研究3种桉树无性系苗木在不同营养液中对砂培苗木3种叶片图像特征的影响.运用数字图像处理技术获得研究叶片的颜色特征、形态大小、形状等16个性状,利用主成分分析获得其叶片图像综合特征信息PC指标,并分析不同无性系、营养液、叶片类型对PC指标的影响.结果表明:不同因素水平均对其PC值产生显著差别,各因素主效应和交互效应均显著...     

计算机辅助图像识别应用中颜色特征的表征和提取

本文通过调查15幅图像的颜色特征，分别提取两种常用的颜色模式要素RGB（红绿蓝）和HSL（色度、饱和度和亮度）进行主成分分析，试图确定这两种颜色模式要素间的相关关系，提取在图像识别应用中采用颜色模式要素方法时。准确识别图象颜色特征的要素。提出确定而有意义的表征颜色特征的要素指标。经实验分析。结果如下：图像颜色要素R与G、B和H、B和L、H和S、H和L之间正相关极显著。R和L之间正相关显著；R和S、G和S、G和H之间负相关极显著，并且以上6个颜色要素可用三个主成分指标很好的代替。而且指标意义清晰。含义丰富。     

基于机器学习和无人机图像的棉花密度识别研究

随着人工智能的发展，机器学习正逐渐应用于大田信息化管理，可以节约时间、减少劳动用工。利用无人机获取6个密度（1.5万株·hm^－2、3.3万株·hm^－2、5.1万株·hm^－2、6.9万株·hm^－2、8.7万株·hm^－2、10.5万株·hm^－2）棉田的RGB图像，以数据增强技术扩大数据集，通过机器学习算法的不同模型（支持向量机、VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）实现不同密度棉田图像的识别分类，并对比了不同模型的图像识别效果。基于支持向量机模型的方法是利用尺度不变特征变换对数据集进行特征提取，将其作为分类器的输入向量进行图像分类；该模型的平均分类识别准确率为74.18%。基于3种卷积神经网络模型（VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）的方法是结合迁移学习并搭配Adam优化算法对模型进行微调，自动提取数据集特征并重新训练；其分类识别准确率均在90%以上。结果表明，相较于传统机器学习，3种卷积神经网络模型训练对不同密度棉田图像的分类识别准确率更高。比较4种神经网络模型的测试集验证结果，GoogleNet和MobileNetV2模型的平均分类识别准确率达到98%；结合模型评估指标精确率、召回率、F1分数可知，这2种模型的性能较好。该研究表明了深度学习算法对不同密度棉田图像分类的有效性，探索的图像识别方法和优选模型可为棉花大田信息化管理提供技术支持。     

接种丛枝菌根真菌对土沉香和降香黄檀营养元素吸收的影响

为探究丛枝菌根真菌对珍贵树种植物 N、P、K 和土壤因子的影响，本文以土沉香（Aquilaria sinensis）和降香黄檀（Dalbergia odorifera）为研究对象，接种不同地区幼套近明球囊霉（Claroideoglomus etunicatum，CE1，CE2）和摩西斗管囊霉（Funneliformis mosseae，FM1，FM2）4 个菌株，苗木培养 4 个月后收获测定其根、茎、叶营养元素及栽种土壤的化学性质。结果表明：① 接菌提高土沉香和降香黄檀全株 N、P、K 含量吸收。接种 FM 菌株促进土沉香幼苗对 N 和 K 含量的吸收，表现为叶部>根部>茎部，P 含量在根茎叶分配差异均未达到显著差异；接种 CE 菌株促进降香黄檀幼苗对 N、P 含量的吸收，且主要体现在叶片的 N 含量上。② 接种 AM 真菌促进两种珍贵树种的土壤肥力，土沉香以接种 FM 菌株最佳，降香黄檀以接种 CE 菌株最佳。③ RDA 结果表明，土沉香和降香黄檀植物根茎叶 N、P、K 含量与土壤因子间呈显著的相关性。     

接种丛枝菌根真菌对土沉香和降香黄檀营养元素吸收的影响

为探究丛枝菌根真菌对珍贵树种植物 N、P、K 和土壤因子的影响，本文以土沉香（Aquilaria sinensis）和降香黄檀（Dalbergia odorifera）为研究对象，接种不同地区幼套近明球囊霉（Claroideoglomus etunicatum，CE1，CE2）和摩西斗管囊霉（Funneliformis mosseae，FM1，FM2）4 个菌株，苗木培养 4 个月后收获测定其根、茎、叶营养元素及栽种土壤的化学性质。结果表明：① 接菌提高土沉香和降香黄檀全株 N、P、K 含量吸收。接种 FM 菌株促进土沉香幼苗对 N 和 K 含量的吸收，表现为叶部>根部>茎部，P 含量在根茎叶分配差异均未达到显著差异；接种 CE 菌株促进降香黄檀幼苗对 N、P 含量的吸收，且主要体现在叶片的 N 含量上。② 接种 AM 真菌促进两种珍贵树种的土壤肥力，土沉香以接种 FM 菌株最佳，降香黄檀以接种 CE 菌株最佳。③ RDA 结果表明，土沉香和降香黄檀植物根茎叶 N、P、 K 含量与土壤因子间呈显著的相关性。     

茉莉酸甲酯重复刺激对白木香所结沉香中沉香四醇含量的研究

利用茉莉酸甲酯，重复刺激诱导白木香结香，提高所结沉香中沉香四醇的含量。白木香经锯伤、及 3 种浓度（0、10、50 g/L）茉莉酸甲酯重复刺激（仅 1 次、1 次/月、2 次/月、4 次/月）诱导结香，时长 6 个月，HPLC法测定所结沉香中沉香四醇的含量。结果表明：10 g/L 茉莉酸甲酯 2 次/月刺激诱导白木香所结沉香中沉香四醇含量最高，为 1.78 mg/g。由此可知，利用植物激素茉莉酸甲酯诱导、重复刺激均能明显提高白木香所结沉香中沉香四醇的含量。     

边缘检测算子在武夷岩茶图像处理中的对比分析

在实际图像处理过程中,作为图像常规的特征显示,边缘为大家认定与判定图像给予了非常关键的特征参数。当前,边缘检测应用图像处理中的识别、分割、增强、压缩等各个范围都有着非常明确与普遍的应用,除此之外,边缘检测它时常被应用至计算机视觉、模式等难度较大的层次较强的图像处理中。本文结合武夷岩茶的实质特征,通过5种形式的边缘检测算子,检测茶叶的图像边缘,并在此实验基础上对比各算子的差别。     

基于UPLC-Q-TOF-MS/MS的沉香2-(2-苯乙基)色酮聚合物成分分析

为了明确沉香（Aquilaria spp.）药材中2-(2-苯乙基)色酮聚合物（PPECs）组分及其结构，本研究采用超高效液相色谱-串联四级杆-飞行时间质谱法（UPLC-Q-TOF-MS/MS）采集沉香样品一级与二级质谱图，对PPECs的质谱裂解途径进行分析，对沉香药材中PPECs组分进行筛查与结构确证。共鉴定出PPECs组分55个，根据结构特征，55个组分分属于3种结构类型，即2-(2-苯乙基)色酮二聚物（DPECs）、2-(2-苯乙基)色酮三聚物（TPECs）和萜类-2-(2-苯乙基)色酮二聚物（SPECs）。鉴定的全部组分包括44个DPECs、3个TPECs和8个SPECs，其中9个DPECs、1个TPECs和1个SPECs首次在沉香中被发现；其次，沉香PPECs的部分组分具有2～4个同分异构体。综上，沉香药材中PPECs组分及其同分异构体丰富，且DPECs类型的组分在总PPECs中所占比例最高（80%）。该研究结果可为沉香药效物质基础研究及开发利用提供参考。     

蚯蚓养殖对幼龄胶园土壤养分及橡胶树根系生长的影响

本研究旨在探讨林下蚯蚓养殖对幼龄胶园土壤养分及橡胶树根系生长的影响。以牛粪作为原料，于 2017年4—11 月在 4 年生幼龄胶园铺设粪垄养殖蚯蚓，并测定土壤养分和根系生长情况。结果表明，与对照（CK）相比，铺设粪垄无蚯蚓养殖（WQ）和铺设粪垄蚯蚓养殖（Q）处理总体上可显著提高土壤硝态氮、速效磷、速效钾和土壤水分含量以及土壤 pH，而对土壤铵态氮、有机质、微生物活性及微生物群系数量无显著影响（p<0.05）；和 CK 相比，WQ和 Q 处理显著促进根的生长，并提高吸收根的比例（p<0.05）。综上所述，在幼龄胶园养殖蚯蚓短期内（半年）可提高土壤速效养分含量，促进根系生长。     

海南岛不同类型滨海林地禁伐后的植被与土壤养分变化

滨海防护林及半自然次生林禁伐后的植被结构、土壤养分特征的变化,是认识林地演替生态过程和盐碱地生态恢复的核心内容,对生物多样性保护和生态系统服务功能提升具有重要意义。本研究针对海南岛北部低海拔滨海地区1994年开始禁伐的人工林与次生林,采用典型样地法,比较研究3类人工林（大叶相思林、木麻黄林、桉树林）和邻近的次生林、混交林（对照）等5个森林类型的植被与土壤养分特征。结果表明:（1）5种森林群落内主要植被共计34科54属57种,次生林和混交林群落物种组成较其他纯林物种丰富,木麻黄林内无灌木生长,除次生林外,其他森林类型草本层物种最丰富;（2）5种森林的土壤皆呈酸性,桉树林、次生林和混交林的土壤有机质和全氮含量较高,但土壤有效磷含量显著低于木麻黄林和大叶相思林（P<0.05）;（3）混交林土壤速效钾最高为11.27 mg/kg,其他森林类型均很低甚至未检出;（4）次生林土壤有机质含量、混交林土壤速效钾含量与群落物种组成呈正相关;土壤全氮含量与树龄、树高等呈正相关。因此,土壤养分随着禁伐时间增长而增加;桉树林具有较高的有机质和氮含量,但木麻黄林和大叶相思林的磷含量较高,次生混交林则有着较高的钾含量。     

小麦蚕豆间作系统中小麦的氮同化物动态变化特征

为了解小麦蚕豆间作系统中小麦氮同化物的变化特征，探讨小麦蚕豆间作提高作物抗病性的可能机制，通过盆栽试验的方法，研究了小麦植株全氮含量、叶片游离氨基酸、叶片C／N比和叶绿素含量的动态变化及供氮水平对其的影响。结果表明，在不同供氮水平下，间作小麦分蘖期和抽穗期叶片全氮含量均显著高于单作小麦；灌浆期高氮水平（N150）下，间作小麦叶片全氮含量比单作小麦低12．7％；在灌浆期，在较低氮供应水平（N0、N75）下，间作小麦叶片游离氨基酸含量较单作小麦高85．7％和96．6％，单作小麦C／N较高；而在较高的氮水平（N150）下，间作小麦叶片游离氨基酸含量比单作小麦低32．4％，间作小麦C／N较高。整个生育期单作小麦叶绿素含量下降的速率均高于间作，间作对延缓灌浆期小麦叶片叶绿素含量下降的效果显著。高氮供应（N150）显著增加单作小麦叶片全氮含量和游离氨基酸含量，而对间作小麦影响不显著甚至降低游离氨基酸含量。     

杂交水稻种子特征特性视觉检验分析与图像信息库的建立

为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理,利用自行研制的数字图像系统采集金优402、汕优10号、中优207、嘉优99、Ⅱ优3207共5个杂交稻种的样品图像,在此基础上运用开发的相关算法软件对每幅图像进行计算,从而获得各类稻种的长、宽、长宽比、面积、紧密度、色调等外观特征参数值范围,进而建立了5个杂交稻种的图像信息库。图像信息库可显示各杂交稻种的典型图像和相关特征值信息,有助于明确其特征特性的分类界限,为检验提供阈值选择的参考,并支持大量图片的管理、新品种的添加等,是机器视觉检验稻种的基础。     

工艺花茶适用花基本情况及选择标准

工艺花茶，不仅是一种茶，更是一种可以品饮兼有观赏价值的艺术品。因此，他除了对茶芽素胚有一定的品质要求外，而且对花（干花）的要求更高，不仅要考虑花的颜色、大小、形状，还要考虑花的性味特征及其花与花的组合。据此，本着力求真实、科学的态度，进行系统探讨部分工艺花茶适用花的一些基本情况及其选择标准，以求同行共鸣，不足之处请予斧正。