基于OpenCV确定植物叶片面积

为了进一步提高在图像处理方面的叶片面积检测的准确度,首先使用透视变换的亚像素角点检测的方法精确获取图像四边形的角点,对几何失真的图像进行校正。然后使用K-means聚类算法对图像进行图像分割。为了避免图像校正标记点、图像噪点与植物叶片内孔洞对测量面积的影响,先对图像进行一次分割只保留树叶图像,然后只提取叶片外轮廓的方法,对叶片轮廓的面积进行计算。实验的结果表明,使用此方法可以准确测量植物叶片面积,并且相对误差为0.01%～1.42%。本研究在保证叶片面积准确的前提下,找到了一种快速、简单方便的植物叶片面积测量方法。     

玉米植株几何形态特征的统计模型研究

本文研究玉米植株轮廓曲线;叶片长度、宽度与叶位的函数关系以及叶片边缘轮廓曲线等4个儿何形态特征的统计模型。 1 材料与方法 供试材料取自中国农业大学科学园玉米源库生理育种圃。叶片长度、各叶位叶片距主茎最远点坐标通过多媒体图像处理技术获得;叶片最大宽度手工量取;叶片边缘轮廓曲线坐标选用不同叶型(宽叶型、窄叶型)的自交系和杂交种测定。将叶片形状描绘在坐标纸上,记载长、宽坐标(X_i,Y_i),每个叶片记载10个点以上。文中所涉及的性状,叶长系叶基至叶尖的主脉长度;叫位为从植株顶部向下的叶片数;植株轮廓点取坐标(X_i,Y_i),其中Y_i为叶片距茎秆最远点的距离,X_i系该点至地表的距离。叶片边缘轮廓坐标(X_i,Y_i)中X_i系第i点距叫尖的距离,Y_i是该点叶片的1/2宽度。     

基于最小外接圆直径的苹果分级研究

苹果大小是苹果品质分级的重要因素之一,为实现苹果的大小分级,针对苹果外形近似球的特点,专门设计了一套基于图像处理的苹果大小分选系统。研究采用30个果径为65~95 mm的苹果,模拟苹果在输送翻转装置上的多种随机姿态,对每个试验样本进行9个不同角度的拍摄,将拍摄的所有图像传送给计算机进行二值化、去噪去斑及边缘处理等预处理,提取苹果果径面图像。根据图像边缘确定苹果的质心,寻求质心与边缘的最远距离则为苹果图像的最小外接圆半径;寻求9个图像中苹果的像素面积与其最小外接圆面积最接近的图像,计算出苹果样本果径面的最小外接圆直径。将苹果的实际大小与系统测量大小进行比较,试验表明,研究分选的正确率为96.67%,为苹果大小自动分选提供参考。     

MATLAB在储粮害虫图像处理中的应用

在对粮虫图像处理过程中,介绍了Matlab图像处理工具箱中的函数,实现了图像处理与分析的技术,边缘检测及轮廓提取,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,采用小波变换的处理方法去除粮虫图像噪声,达到了比较好的效果。     

基于数码相机的农田景物三维重建

为提出一种基于图像的农田景物三维重建方法。首先从图像文件中提取包含相机焦距等参数的EXIF信息,用以计算相机内参矩阵。根据两幅对应图像的匹配关系,求解本征矩阵并对其SVD分解获得相机外参矩阵,合并相机内外参数构成投影矩阵。其次,以SIFT匹配点的视差作为搜索范围初始限制条件,按像素邻域的SSD值匹配两幅图像中的像素,获得致密的视差图并以三维点云形式重建田块景观,最后,使用“集束调整”算法对最初三维重建结果求精,并将2维图像像素RGB值映射到三维点云上,获得最终结果。从重建效果看,方法真实再现性好,重建过程简洁,具有较高的自动化程度。     

照片样线法大豆植被覆盖度测量精度分析

植被覆盖度是单位面积内植被垂直投影面积占总面积的百分比,它是重要的生态学参数,同时也是大豆等农作物的重要农艺参数。理想的覆盖度测量耗时短,工具简单,结果准确,受人为因素影响小。本文以‘黔豆3号’、‘川豆16’和大黑豆等24个品种为研究对象,以照相法测量值作为参考,分析目估法、实地样线法和照片样线法测定大豆植被覆盖度的精度和适用性。结果表明：目估法测量的植被覆盖度误差最大,平均为7.8%,目估误差随株高的增高呈现出先增加后降低的趋势。实地样线法测量精度较高,误差小于3% (2.8%),但耗时最长,每个1 m×1 m样方需用时6.2 min。照片样线法误差小于3%,几乎不需要消耗野外采样时间,室内每个样方照片处理需耗时约3.0 min。相较于目估法,照片样线法具有更高的测量精度,相较于实地样线法,照片样线法能够节省野外采样时间,提高工作效率。因此推荐照片样线法作为大豆和类似植物覆盖度的测量方法,同时两条样线（样线长度合计为2.8 m）即可满足测量误差小于5%的精度要求。未来应进一步探索照片样线法在其他作物覆盖度测量中的适用性。     

基于Matlab的玉米根系图像拼接、根系提取分析系统

为了对玉米根系生长进行准确的观察、取样、测定。通过采用沈阳大气环境研究所自主研发的根系监测系统(SYIAE-01)获取玉米根系的图片,基于Matlab数字图像识别方法(IBR)采用SIFI和OTSU法编写了由图像几何畸变校正、图像拼接、根系图像提取及根系面积计算三部分组成的根系图像软件,利用这一软件研究分析所采集的根系数字图像。结果表明,以Matlab为基础编写的根系图像拼接、提取分析系统初步实现了玉米根系特征的原位识别,通过该系统可以为提高玉米根系图像整理的工作效率,为计算根系面积提供帮助。     

基于数字图像的番茄黄化曲叶病毒病色彩分析研究

为实现番茄黄化曲叶病毒病的快速无损监测,利用计算机图像处理技术对番茄叶片图像进行研究。在3种颜色系统中比较9种颜色参数,发现其中5种色彩参数存在显著差异,通过进一步的分布统计研究,发现了各参数的最优区分区间。其中G、Y、Cb 3个值对感病叶片的区分率均达到70%以上,最优区分点分别在135、121和110,可以作为TYLCVD的特征参数应用于识别模型为后续研究识别模型提供重要的参数依据。试验结果表明,基于色彩分析法对番茄黄化曲叶病毒病进行识别是可行的。     

牧草观测自动化技术研究与系统设计

针对内蒙古自治区生态观测需求,特别是草地生态系统观测需求,选取牧草观测为研究内容,提出基于嵌入式技术和并行计算技术的实时远程可控可视的牧草观测自动化技术思路。采用特征像素图像识别方法,实现牧草覆盖度的自动测量、牧草的发育期图像自动识别。利用摄影测量技术结合图像处理技术获得像高转物高变换算法,实现层高与株高的自动测量。结合现代电子技术以及DSP技术、图像处理技术设计了牧草自动观测智能传感器,传感器在观测前端完成图像采集、处理与模式识别后,再将处理后的结果通过网络传向服务器端,可通过智能手机或PC访问服务器远程查看观测数据,实现牧草覆盖度、层（株）高以及牧草生长期的自动观测。测试结果表明,图像处理与实测覆盖度数值显著相关检验R_0.05>0.90,与实测株高数值显著相关检验R_0.05>0.85。相对于在后端PC系统进行图像处理,不但可以提高观测系统的数据运算处理速度,而且鲁棒性好,同时能够大大减轻数据传输压力,适合对体积、功耗、工作环境及稳定性要求极高的场合。     

2种常用叶面积测量方法准确性的比较研究

利用已知面积图形和菱叶绣线菊、毛茛叶报春、乌蔹莓3种植物叶检验了2种常用叶面积测量方法（剪纸称重法和图像像素法）的准确性和可重复性。对已知面积图形测量结果分析显示,2种方法准确性和可重复性均较好,测量相对误差均小于3%,但相比较而言,图像像素法测量的准确性明显好于剪纸称重法。比较2种方法对菱叶绣线菊、毛茛叶报春和乌蔹莓3种叶面积测量的结果,表明图像像素法测量的变异幅度明显小于剪纸称重法,2种方法的可比性随着被测叶面积的减小而降低,因而在小型叶面积的测量中建议使用图像像素法结果更可靠。     

新疆桑种质资源叶片形态特征数学分析

本文对60份具有地域特征的新疆桑种质资源的叶片形态特征进行主成分、聚类和判别分析。结果表明,种质资源间的叶片形态特征差异达到极显著水平(P>0．01);主成分分析选出了3个主成分,方差累积贡献率达到67.99,叶长、叶幅及形态因子分别是第一、二、三主成分的主导因子;在聚类分析基础上用判别分析选出对新疆桑种质资源叶片形态分类有极显著影响的面积、长度、叶幅、周长、长幅比和形态因子参数,同时建立了6个判别能力较高的判别模型。     

GIS空间分析技术在棉花叶面积测定中的应用

为了快速准确的获得棉花叶面积信息,通过扫面仪获取棉花叶片和准图形的数字图像,利用GIS空间分析技术对长方形、等腰三角形、正方形和直角三角形进行面积和周长计算。结果表明,GIS法提取的面积、周长信息与准图形面积、周长之间的平均相对误差分别为0.021和0.01,远小于叶面积仪器的测量误差,说明GIS空间分析技术应用于棉花叶面积测定是切实可行的。这种方法不受叶片形状、大小、厚薄、叶片幼嫩等因素的影响,对于叶面积不大的植物,利用GIS强大的数据处理功能,可以进行批量处理。因此和其他叶面积测定方法相比,GIS空间分析技术测定叶面积具有准确、快速、数据处理量大等优点,适用于科研和生产推广使用。     

民勤植物园3种灌木的叶面微结构及其滞尘能力研究

粉尘已成为中国北方空气中的主要污染物之一,植物可吸附和截留大气中的粉尘,对其滞尘能力的研究可为绿化树种选择与配置提供参考。本研究观测蒙古扁桃(Amygdalus mongolica)、山桃(A. davidiana)和中华钙果(Cerasus humilis)的叶形状,用面积仪测定面积、周长、长、宽,用电子显微镜观测叶面附属物及微结构;采用“收集-清洗-过滤-称重”的方法收集叶面滞留的粉尘;比较分析叶的形状、大小及其微结构与其滞尘量的关系。结果表明：蒙古扁桃滞留小于10 μm的颗粒物能力相对较强,中华钙果滞留粒径大于10 μm(PM10)能力相对较大。叶的单位面积滞尘量是蒙古扁桃>中华钙果>山桃。叶面微结构影响叶面滞留粉尘的能力,粉尘主要滞留在叶毛周围,镶嵌在叶面沟状结构和气孔之间。单位叶面积滞尘量与叶面积、叶周长、叶宽、叶长成负相关关系,与叶宽/叶长之比值成正相关系,其中叶面积和叶长对滞尘量影响较大。     

基于数字图像的玉米叶面积测量方法研究

【研究目的】以数字图像处理技术为基础,采用数码相机获取数字图像,建立使用Visual C++6.0开发的图像处理软件进行玉米叶面积测量的方法。【方法】首先,用数码相机拍摄挂在墙上粘贴着玉米叶片的参照白板来获得数字图像。然后提取图像的蓝色分量,利用中值滤波、膨胀、腐蚀等方法去除图像噪声,最大类间方差法自动阈值分割目标。接着进行区域标记与区域像素数统计,区域像素数结合图像分辨率就可以获得玉米叶片的实际面积。【结果】与直尺法所测结果具有很好的相关性,且比直尺法更精确,【结论】此种拍摄方法避免了几何畸变的产生。蓝色分量图像中目标和背景的灰度差异最大,便于分割。     

南方草莓叶面积计算方法的研究

本文基于对江苏南部6个草莓主栽品种叶面积的测量试验,用DPS数据处理系统对其 “叶长-叶宽-叶面积”之间的回归关系进行分析,得出这6个草莓品种的叶长×叶宽与叶面积回归方程;并经过数据合并建立了一个通用的回归方程。试验数据显示：各种草莓所得到的回归方程的决定系数均在0.97以上,相关性极为显著,通用回归方程的决定系数为0.98以上,相关性检验也达到极显著水平。本文为草莓叶面积的活体测量提供了一个简便、快捷、可行的活体测量方法。     

基于数码图像的棉花叶片氮含量估测研究

为了探究利用数码图像处理技术诊断棉花氮素营养的最佳图像特征参数和最佳叶位,以‘新陆早53号’为材料,使用智能手机获取棉花不同叶位叶片图像,利用数字图像处理技术提取叶片图像颜色和纹理特征参数,分析叶片氮含量和特征参数的相关性,构建基于不同图像特征参数的氮含量估测模型。结果表明：颜色特征参数r、G/(B+R)、G/B和纹理特征参数COR、ASM与叶片氮含量相关性较好,相关性系数(r)均大于0.55。基于颜色-纹理综合特征参数构建的氮含量估测模型均优于基于颜色或纹理特征参数所建模型,其中倒4叶氮含量估测模型最优,模型决定系数(R²)为0.875、均方根误差(RMSE)为1.324、相对误差(RE)为8.09%。因此,利用数字图像处理进行棉花氮素营养诊断时,应选择的最佳图像特征参数为r、G/(B+R)、G/B、COR、ASM,应选择的最佳叶位为棉花倒4叶。     

叶面积测定方法的研究效果初报

详细介绍了测量叶面积的各种方法,并指出每种方法的精度、适用范围等特点,以供科学研究时进行合理选择。最后还提出中国叶面积测量方法在未来的研究方向是研制便携式叶面积仪和开发集成的叶片图象处理软件。     

叶面积测定方法的研究

详细介绍了测量叶面积的各种方法，并指出每种方法的精度、适用范围等特点，以供科学研究时进行合理选择。最后还提出中国叶面积测量方法在未来的研究方向是研制便携式叶面积仪和开发集成的叶片图象处理软件。     

穿山龙叶面积与生物量的相关性研究

通过对穿山龙叶面积及生物量的测量分析,提出一个简易的穿山龙叶面积计算经验公式,用长宽乘积法计算穿山龙叶面积的矫正系数为0.692;整株穿山龙叶面积总和可以用叶片数与最大叶片的叶面积的乘积计算,矫正系数为0.502。并分析了穿山龙叶面积、地上与地下生物量、叶片数、株高之间极显著的直线相关关系。