基于图像增强和α角度模型的K均值小麦冠层分割算法的改进

[目的]本文旨在克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]设计了一种结合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取a*、b*分量建立α角度模型;最后,基于α进行K均值聚类分割处理。[结果]拔节前后光照强度不一、光照不均的冬小麦冠层图像的分割试验结果表明,该算法可一定程度避免基于L*a*b*颜色空间α角度分量K均值聚类的过分割现象;改善基于HSI空间H分量K均值聚类的欠分割缺陷,且对光斑、阴影遮挡、反光突出的图像分割更完整准确。[结论]本算法可为大田复杂背景下光照多变的作物冠层图像分割提供参考方法。     

超声浸提结合电感耦合等离子体质谱同时测定青稞中7种矿质元素

建立了超声浸提结合电感耦合等离子体质谱（Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS）同时测定青稞中7种矿质元素的方法。样品经浓硝酸-浓盐酸（2∶1, V/V）超声提取15 min,离心取1 m L上清液过膜后用超纯水定容至50 m L,以72Ge为内标元素使用ICP-MS测定钙（Ca）、镁（Mg）、铁（Fe）、锌（Zn）、锰（Mn）、铜（Cu）、钾（K） 7种矿质元素的含量。结果表明,7种矿质元素在线性范围内关系良好,相关系数均在0.999 2以上,加标回收率为84.2%～115.6%,相对标准偏差为2.76%～6.22%, Ca元素的检出限为140μg/kg,其余矿质元素的检出限为0.01～3.21μg/kg。通过对不同产区和不同品种的8个青稞样品进行分析,发现青稞中含有丰富的K、 Ca、 Mg、 Fe元素,其中K元素含量最高,为4 077～5 717 mg/kg,其次为Mg、 Ca、 Fe元素,含量分别为881～1 641、 321～1 374、 60.9～393 mg/kg。该方法简单快速、污染小、灵敏度高,适用于青稞...     

基于图像处理的冬小麦氮素监测模型

为探索基于数字图像处理技术的冬小麦氮素无损诊断图像评价指标及构建方法,设计拍摄2012-2014年度不同种植方案下冬小麦冠层图像,基于归一化的H分量K均值聚类分割算法提取基础颜色特征值,与同期叶片氮含量(leaf nitrogen content,LNC)进行线性拟合,调优并确定三原色分量最佳拟合系数,提出RGB空间下的颜色组合标准化指数(normalized color mix index,NCMI)。对比深绿色指数(dark green color index,DGCI)、红光标准化值(normalized redness intensity,NRI)和绿光与红光比值G/R发现,3个采样期NCMI与LNC的决定系数R~2均高于3个对比指标,分别为0.77、0.79、0.94,均方根误差(root mean square error,RMSE)相较同期最低的指标,分别降低了0.18%、0.37%和1.67%;生选6号和扬麦18号NCMI与LNC的相关性,在一定冠层覆盖度下均优于其他3个指标;D2密度(3×106株/hm~2)N1(纯氮150 kg/hm~2)处理下NCMI效果明显优于其他3个指标,R~2和RMSE较NRI分别改善了7.69%和4.11%,该研究可为一定冠层覆盖度下的冬小麦氮素营养诊断图像评价指标提供参考。