植物叶片面积测量系统的设计及应用

介绍了用CCD（Charge Coupled Device）测量植物叶片面积的方法，设计了测量系统的多种组成方案。该系统通过标准的图像接口，实现了硬件部分与软件部分相互无关，硬件可以采用扫描仪、数码相机、视频图像采集卡加视频摄像头等应用CCD的数字化图像采集设备。软件采用交到方式实现图像分割、系统标定和最终测量，试验表明，该系统具有测量精度高、测量范围大、使用方便等特点，使用数码相机时可以实现非破坏性测量，在农业、林业等方面具有广泛的应用前景。     

基于移动终端的农作物叶面积测量系统设计与实现

为农作物叶面积实时快速地精准自动测量提供参考,采用可跨平台部署的开发平台为基础,应用面向对象编程语言Java,设计基于移动终端的农作物叶面积测量系统。以农作物叶面为研究对象,以数字图像处理技术与基于Android系统移动终端的开发技术相结合为创新设计,采用灰度识别算法和Ostu阈值识别算法,从包含叶片图片文件中像素点的个数为突破口,应用叶片所占的像素与标记点模块所占的像素点的个数进行比较,计算较为准确的农作物叶面积。结果表明:农作物叶面积测量系统测量的叶面积具有导入图片或照相、确定标记点、确定叶片区域以及计算叶片面积的功能,能对选择的叶片区域进行标定和叶面积识别,并对该区域叶片进行叶面积的精确计算。系统突破大田实际测量环境的局限性,用户可用手机进行叶面积测量,具有测量方式灵活、准确快速、操作简单及便于携带等优点。     

植物叶片面积精确测量系统的设计与开发

设计了植物叶面积精确测量系统,首先设置参照图像,采集带有参照图像的叶片图像,然后统计像素点数,最后进行比例尺换算测定叶面积。通过预处理、校正图像,提高测量精确度,克服了传统测量系统步骤繁琐和设备复杂的缺点,能够快速、无损地测量植物叶片面积。为验证系统精确度,采集45张叶片分别与打孔法、称质量法测定叶面积比较。结果表明,在保证精度的同时能够实现快速、无损的测量叶片面积,并通过碎片验证法验证本系统精度在98%以上。     

基于Android的水稻叶片特征参数测量系统

[目的]提供基于Android的水稻叶片特征参数测量系统,为农学研究提供精准数据.[方法]系统设计主要分为图像获取、图像预处理和特征参数计算3部分:采用智能手机相机获取水稻叶片图像;通过灰度化、二值化和轮廓提取等操作对图像进行预处理;根据算法计算得到水稻叶片特征参数.[结果]精确度测试中,建立系统获取颜色分量(R、G、B)均值与各分量实际值的线性拟合模型,其决定系数分别为0.9803、0.9774和0.9805,均方根误差分别为1.086、1.413和0.8383;叶片几何参数中,系统获取水稻叶片长、宽、面积及周长与水稻叶片实际值的均方根误差分别为0.6469 cm、0.05022 cm、0.5329 cm2和2.412 cm.耗时测试中,采用多部不同配置手机对同一叶片进行测试,图像预处理及参数计算总时间均在2 s以内.可见,基于Android的水稻叶片特征参数测量系统能快速、准确、便捷地获取水稻叶片长、宽、面积、周长及颜色等特征数据,在一定程度上实现户外实地测量,满足农学研究的需要.[建议]对系统进行进一步优化,降低对外部辅助物的依赖,真正实现操作简便;增加氮素营养水平诊断算法实现氮素营养水平分类,以快速精准判断水稻生长营养状况,实现精确施氮.     

基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统

基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统能无损、精确获取水稻叶片几何参数,可为农学研究提供精准数据。该研究分析了B样条曲线拟合基本原理,采用1次B样条曲线获取水稻最大叶宽,基于3次B样条曲线交互绘制手势轨迹曲线逼近叶脉获取水稻叶长,控制点数量和位置可人工干预,实现轨迹曲线实时调整。运用变异系数和均方根误差评价测量结果,结果显示,叶长变异系数为2.4%,叶宽变异系数为5.4%,均小于15%,测量结果精度较高;建立系统预测值和实测值线性回归拟合模型,水稻叶长均方根误差为1.534 0 cm,叶宽均方根误差为0.101 9 cm,系统预测能力较好。利用B样条曲线测量叶片几何参数,前期图像获取简便,能够真正实现便捷、无损、准确获取水稻叶长、叶宽,为水稻叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法,可满足农业科学研究基本需要。     

基于深度信息的植株叶面积估算方法

为实现低成本无损精确测量植株叶片面积,提出了一种基于TOF深度相机的植株叶片三维重建测量面积的方法。首先,采用Kinect v2相机获取植株三维点云数据;其次,通过背景差法去除背景点云、通过基于搜索半径和邻域内点云数相结合法去除离群点,实现点云预处理;然后采用FPFH特征初始配准和ICP算法精确配准16个角度点云,通过欧氏聚类实现植株叶片分割;最后采用滚球算法重建叶片表面网格模型,统计网格数量求得叶片面积。与传统坐标纸法比较,本研究方法测量叶片面积误差平均百分比为2.54%,试验结果表明,本方法成本低精确度高,可以满足植株叶片面积的无损测量需求。     

基于图像处理的玉米叶片姿态测量方法研究

为实现玉米叶片姿态的自动测量,针对玉米叶片形态特征,提出了基于图像处理的玉米叶片姿态自动测量方法。首先采用迭代方法对叶片图像细化,提取骨架图像上的各像素点,然后采用最大距离法计算叶片的弯曲度,通过测量叶片最高点与叶尖的垂直距离计算下垂度,最后对2种测量方法进行测试和分析。结果表明,所提出的叶片姿态测量的2种方法对样本叶片的测试准确率分别为92.4％和88.2％,能够有效描述和量化不同玉米品种的叶片弯曲程度,方法简单易行,且测量过程不需要标度校准。     

嵌入式植物自动识别系统的设计与实现

采用嵌入式技术和图像处理技术,通过提取叶片相对稳定的形状特征实现对植物种类的识别分类。系统基于Ubuntu 10.04,采用Qt Creator1.3.1在北京博创公司的UP-NETARM2410-S开发板上进行了实现。功能包括植物叶片的采集和图像拍摄、图像预处理（图片灰度处理及轮廓提取）、图像特征提取（包括叶片的圆形度、偏心率等特征）、图像识别这4个步骤。实验结果表明:该系统可以比较准确地实现对银杏Ginkgo biloba,樟树Cinnamomum camphora,无患子Sapindus saponaria等9种植物叶片的识别分类。图6表1参13     

基于AutoCAD软件确定澳洲坚果叶面积的简易方法

建立了一种简单、准确、快捷测量澳洲坚果叶片面积的新方法。其原理是利用数码相机获取带有刻度尺的澳洲坚果叶片图像,利用AutoCAD软件处理图像获得与叶片面积相同的封闭曲线,测得的封闭曲线面积即为叶片的实际面积。对同一叶片采用方格法和AutoCAD软件测量所得的数据进行t检验,结果证明两种方法的测定结果差异不显著,AutoCAD软件可以准确地测量澳洲坚果叶面积。     

基于机器视觉的穴盘幼苗识别与定位研究

【目的】设计一套机器视觉系统,用于实时测量各穴孔中幼苗叶片面积、判断是否适合移栽作业、确定适合移栽幼苗的抓取位置,为实现穴盘幼苗自动移栽作业奠定基础。【方法】用CCD数字摄像机采集番茄幼苗图像,转换成灰度图像,将幼苗与背景分割得到二值图像,去噪处理后,通过计算每个穴孔中幼苗叶片的面积来确定适合移栽的单元,并用形心法确定机械手抓取位置。【结果】采用1.8G-1.5R-1.8B灰度化因子、Otsu法分割幼苗与背景图像效果较好;采用单连通区域法统计幼苗叶片面积,经修正后相对误差小于1.0%,相对误差值平均下降了87.6%。【结论】设计的机器视觉系统具有较高的测量精度,能够满足穴盘幼苗自动移栽作业要求。     

基于数字图像视觉分析的叶面积活体测定系统研究

通过计算数字图像中每个像素点代表的真实面积和叶片图像所占的像素数量,可以计算出图像中叶片的面积.基于此原理,该文提供了利用数码相机快速获得植物叶片图像并准确测定叶面积的方法.该方法适用于对多种植物的平面状叶面积进行活体测量,同时能够对异性叶片离体测量,尤其适合大量叶面积的测量工作,且具有速度快、数据准确、精度高的特点.     

基于图像处理的植物叶面积测定方法

本文详细介绍了植物叶面积测定的方法，该方法不需要特殊的设备，仅用数码相机和图像处理软件(Photoshop7．O)可完成植物叶面积的测定和叶长叶宽等指标测量，是一种快速准确的植物叶面积测定方法。     

数字图像处理技术在叶面积测量中的应用

传统测量叶面积方法费时、低效,叶面积仪法高成本、维修不便.本研究利用图像处理技术测量叶面积,从解决图像阈值的分割、叶片阴影去除以及叶片边缘检测算法等问题出发,应用大津法求得阈值,中值滤波法去除杂点,采用Roberts算子检测边缘,进而计算叶面积.叶面积仪法与图像处理法比较叶面积值相关系数R2为0.962,剪纸法与图像处...     

波棱瓜叶面积数学图像测定方法的研究

为了探索波棱瓜叶面积更实用的测定方法,试验对叶面积仪测定方法和数字图像测定方法进行了比较,通过两种方法的测定结果之间关系和精度评价分析结果表明:与相比,数字图像法的测量精度(平均相对误差2.1%)显著低于叶面积仪测定法(平均相对误差6.2%),而且前者还具有操作简便、成本低廉和实用性强的优点,其准确程度完全能够满足波棱瓜叶面积测定的精度要求,数字图像法有望成为今后测定波棱瓜叶面积的主要方法之一。     

基于Photoshop CS5的植物叶面积测定方法

利用扫描仪对广玉兰叶片进行数字化处理,运用Photoshop CS5软件自动化提取叶面积,并与叶面积仪法、剪纸称重法等测定方法进行比较.结果表明,Photoshop CS5软件的图像处理法与叶面积仪法和剪纸称重法呈极显著线性相关,相比之下其具有快速、准确、易普及等优点;归结出了Photoshop CS5中像素大小与叶片数字化时分辨率、缩放比例的数学关系,为今后叶面积的快速测定提供了依据.     

一种新的茶叶病变面积比自动测量方法

植物叶病变面积的测量对植物生长发育和病虫害预测有着重要意义。本文以茶叶为例,对茶叶常见病变区域面积与整叶面积比值参数采用计算机图像处理技术进行了自动化测量,通过数码相机对发生病变的活体待测叶片拍照,输入计算机中进行叶片图像预处理、RGB彩色值统计、二值化、颜色分量过滤、像素点统计和指定区域面积比值计算,最终给出茶叶病变面积比自动化计算结果,实验结果表明,本方法在测量叶病变面积比中的有效性。     

一种基于Photoshop的叶片相对病斑面积快速测定方法

[目的]提出一种利用Photoshop软件快速测量作物叶片相对病斑面积（RLA）的新方法。[方法]利用相机或扫描仪等获取病叶图像后,直接利用Photoshop软件显示病斑及整个叶片的像素,利用像素数计算出图像中的叶片相对病斑面积。[结果]分别通过1组检验试验和重复测量试验来验证该方法,发现该方法准确,重复性好,误差小。[结论]与利用其他软件求RLA方法相比,该方法简单,快速,准确且便于操作,具有广阔的应用前景。     

基于图像处理的植物叶片参数的测量

针对传统植物叶片参数手工测量方法精度低、速度慢的缺点,提出了一种基于扫描仪和参考物利用图像处理技术来测量植物叶片参数的方法.首先利用扫描仪获得含有植物叶片和参考物的数字图像,然后通过图像处理技术分别获得参考物和被测叶片的二值图像,最后利用实物参考物周长和参考物在图像中周长之间的比例关系来求取被测植物叶片参数.对真实图像进行了实验,结果表明此方法具有较高的效率和实用性.     

扫描像素法测定植物叶面积的研究

对叶片图像扫描、像素统计过程中的影响因素进行了系统研究,建立了利用平台扫描仪和Photo-shop软件测定植物叶面积的方法,并对利用数字图像处理技术进行植物叶面积测定提出了进一步研究的方向。