田间水稻冠层图像分割算法的研究

水稻氮素状况是评价水稻长势、估测产量与品质的重要参考指标,对水稻氮素的精确诊断与高效管 理具有重要意义。用计算机图像处理技术能够精准、简便、实时无损地检测水稻的营养信息,在精准农业中得到 广泛应用。其中,水稻冠层分割的准确度和速度直接影响了模型的性能和效率。分析了3 种典型田间背景下水稻 图像的RGB 颜色通道特点,并从图像边缘、颜色、区域等方面对水稻冠层部分进行分割,提出了基于G-R 颜色 通道的最大类间方差分割方法,并与其他方法进行了时间开销和分割效果的对比。结果表明,该方法的分割成功 率达92.5%,时间开销最小。