图像与L系统相结合的柑橘叶片形态特征重构研究

为了快速、逼真、有效地描述植物叶片的外在形态特征,提出了一种基于图像与L系统相结合的柑橘叶片形态重构的方法。该方法利用边缘检测的方法提取柑橘叶片的边缘以及叶脉的分布特征,以Harris计算与叶脉相关的特征点。最后用L系统和B样条曲线对柑橘叶片形态进行重构。通过实验表明,该方法能够快速、有效地描述出柑橘叶片的形态,降低柑橘叶片模型构建的复杂度。     

草地早熟禾叶片的虚拟生长模型及可视化研究

根据草地早熟禾叶片的生长形态及生长规律,通过对草地早熟禾叶片生长数据的分析研究,提出了不同生长时期草地早熟禾叶片的不同生长模型,利用时间参数将这两种模型结合在一起,建立了草地早熟禾叶片的连续虚拟生长模型,它能克服以往单一生长模型不能全面描述生长过程、模型间断、不连续等缺点.基于此生长模型,对草地早熟禾叶片的生长过程进行了三维可视化实现.     

基于图像处理的黄瓜叶片病斑分级方法的研究

目前由于植物病理学中辨别病害主要以目测为主,主观判断占据主导。为了实现可靠的病害诊断,开发出一种基于计算机图像处理技术的病害分级新方法,并运用了分水岭法提取叶片区域。为了减少由光照变化产生的干扰,经比较提出了在YUV颜色模型下选取V分量进行病斑分割的方法。最后通过计算病斑面积与叶片面积的比例得出病害的染病级别。实验表明,该方法能够快速准确地对黄瓜叶片病害的严重程度进行分级,具备良好的分类能力。     

基于叶面叶绿素分布特征的黄瓜叶片氮钾元素亏缺诊断

利用高光谱图像技术无损表征黄瓜叶片的叶绿素分布特征,并将其作为N、K元素亏缺诊断依据。采集黄瓜叶片的高光谱图像数据,利用高效液相色谱法分析黄瓜叶片的叶绿素含量,利用遗传算法建立叶片高光谱图像信号与叶绿素含量的对应关系,进而实现黄瓜叶片叶绿素分布图的无损检测。与对照组叶片的叶绿素分布图相比,缺N叶片主要表现为叶片中心区域叶绿素含量偏低,而缺K叶片主要表现为叶片边缘的局部区域叶绿素含量偏低。据此分别提取缺N、缺K叶片及对照组叶片的叶绿素及其分布特征(叶片中心区域所有像素点的叶绿素含量均值、叶片边缘区域叶绿素含量偏低的像素点数量),并借助提取的特征参数建立了N、K元素亏缺诊断方法,其正确诊断率为95%。研究结果表明,叶绿素叶面分布特征可有效实现黄瓜植株N、K元素的亏缺诊断。     

基于时间序列的玉米叶片性状动态提取方法研究

玉米叶片性状对生长发育、遗传育种及功能基因解析研究具有重要意义,而传统的测量方式效率低、主观性强、测量性状少,已无法满足现代玉米研究的需求,为此提出一种基于时间序列的玉米叶片性状动态追踪技术。研究基于高通量作物表型平台,针对100份玉米品种资源,每间隔3 d获取8个玉米生长点图像;利用图像分割、叶片骨架提取等算法得到单片叶长、叶角度、叶弯曲度参数;基于叶片相对位置信息实现玉米叶片的动态追踪及标记。试验结果和人工测量值相比,叶长和叶夹角测量误差分别为0.92%和3.32%。叶片追踪可以得到叶片的动态变化过程,计算获取叶片长度的平均生长率及叶片弯曲度的变化分布。     

温室人工光源覆盖区域的可视化研究

为了有效地配置温室补光光源以及光强大小．在对温室结构进行一定的模型简化后,提出一种室内人工光照动态覆盖的算法。该算法根据光线追踪理论和有关光学原理建立光线传播树。并通过可视化方法在计算机上对光线照射到的区域进行仿真。通过计算机辅助设计．根据光源在室内所处的不同位置以及光强大小的变化,可以动态显示光线所覆盖到的不同区域。     

基于叶片形态的田间植物检测方法

利用图像处理技术方法,以田间拍摄的水稻图像为研究对象,对田间植物进行检测研究。通过改进归一化绿蓝差值指数IDNBG 与色度模型,经过分类识别、图像阈值分割等步骤,对植物叶片进行提取。利用形态学正反向组合运算实现叶片内部完整性修复;利用边界4连通链码边缘检测实现叶片边缘平滑性修复。通过对可见光条件下田间拍摄的40幅图像进行植物提取实验,植物叶片提取正确率平均可达83.07%,误分率为3.57%。对其中90条边缘线进行边界平滑修复,部分叶片边缘被平滑但使叶片提取正确率降低0.63%。对植物检测主要影响因子进行分析得出,成像条件差异易影响亮度因子;通过形态学膨胀与正反向过滤运算,露珠与病斑得到一定程度的保留,提取叶片内部形状完整;链码运算可使叶片边缘得到平滑,同时也会去除部分正确的叶片,其运算量较大。     

温室黄瓜叶片图像的白平衡处理

为了消除光源对颜色的影响,减少颜色差异,提高数据精度,提出一种利用空间域增强对原始图像进行白平衡处理的方法。数据分析表明：采用此种方法对黄瓜叶片缺陷图像进行白平衡处理,可有效提高待处理图像的灰度级别,改善图像的视觉效果,提高后期图像处理数据的精度。     

基于结构光三维点云的棉花幼苗叶片性状解析方法

针对传统的棉花叶片表型测量方法主观、低效,对复杂性状如卷叶程度、黄叶占比等很难量化的问题,提出一种基于结构光三维成像的棉花幼苗叶片性状解析方法。首先,采用结构光扫描仪获取棉花幼苗的三维点云数据;然后,利用直通滤波、超体聚类、条件欧氏距离算法,实现叶片点云的识别与分割;最后,基于分割的叶片点云,采用三角面片化、随机采样一致性、Lab颜色分割等处理,实现叶片面积、周长、生长角度、卷曲度、黄叶占比等参数的快速、准确、无损提取。对40株棉花幼苗进行三维结构光成像试验,结果表明,3D叶片面积、周长测量的平均绝对误差分别为2. 59%、2. 85%,具有较高的测量精度,还证明叶片卷曲度和黄叶占比能显著区分病叶和正常叶。     

温室黄瓜叶片近红外图像消噪算法与含氮量快速检测

在温室基质栽培条件下,研究了温室黄瓜叶片近红外图像的消噪算法以及叶片氮素含量非线性预测.用普通CCD相机加滤光片采集不同生长时期水果型小黄瓜Deitastar的叶片图像,利用小波变换对黄瓜近红外图像进行小波消噪处理,再采用基于邓氏关联度的图像边缘检测法对图像进行分割,得到信噪比较好的目标图像,之后通过计算灰度值得到黄瓜叶片的植被指数.对获得的各种植被指数与黄瓜叶片氮含量之间进行相关分析后得到CNDVI与氮素含量相关系数最高达0.67,同时GNDVI、NDGI、NDVI与氮素相关性显著且相关系数均高于0.50.采用最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)对植被指数同黄瓜叶片含氮量进行拟合,拟合模型的决定系数R2为0.825,验证R2为0.728,达到了较为理想的预测精度.     

基于模型的植物叶片适时三维重建方法研究

提出了一种基于叶片特征的植物叶片三维重建的方法。该方法利用植物叶片的特点,建立了植物叶片模型,并用于植物叶片的识别和适时三维重建过程中,解决了遮挡和景深问题,实现了从现实植物叶片到三维数字模型的适时转换,同时获得了较为满意的叶片三维模型。运用该方法得到的植物叶片的三维模型不仅在整体和细节上与实际情况较为接近,而且输出了相关的参数,为机械手确定工作路径和实体接触提供了前提条件。     

基于改进Harris角点检测的虚拟樱桃叶片重建方法

为了分析樱桃树叶片的形态结构,为樱桃树冠层光照分布及樱桃果树整形修剪提供理论基础,提出了一种基于改进Harris角点检测及NURBS曲线的樱桃树叶片重建方法。利用中值滤波法及经典边缘检测算法对获得的原始樱桃树叶片图像进行预处理,得到树叶轮廓。针对传统NUBRS曲线原理重构轮廓时无法构成闭合曲面,特征点之间相互干扰等问题,提出了一种新的算法来重构轮廓。该算法首先将特征点分为左右两部分,分别重建左右两侧轮廓,再将两者连接得到完整的轮廓;其次运用改进的Harris角点检测法提取角点来作为特征点;再次,通过检测窗口中心点灰度与其周围n邻域内其他像素点灰度的相似程度,计算灰度之差来设定一个阈值,并根据该阈值范围提取角点;最后,根据虚拟轮廓构建虚拟叶片。实验结果表明,改进后的算法大大减少了计算量,平均消耗时间由4.61s减少到2.30s。本文方法较真实地重构了樱桃树叶片边缘形状,为樱桃树冠层光照分布计算提供了技术支持。     

基于双目立体视觉的苗期玉米株形测

将田间正常生长的待测玉米植株带土移至测定台上,标定双目立体视觉系统,提取、分割叶片图像,以Douglas-Peucker多边形法逼近叶片边缘,去除两幅对应图像中没有匹配关系的多边形顶点,结合投影矩阵计算出叶片边缘点的三维坐标.分别投影叶片边缘点到植株平面和植株水平平面,对投影的离散点分段二次拟合、Cardinal样条插值,得到代表叶片形状的曲线,计算出叶长、叶片着生高度、茎叶夹角、叶片方位角等株形指标.测量实验表明,本方法快速、准确、自动化程度高,能够满足苗期玉米株形测量的要求.     

基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究

叶片是果树冠层的重要组成部分,对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析,还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云;基于包围盒法搜索K邻域,计算点云中点与其邻域点的平均距离,并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据,进而确定离散点并去除;利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算,提取叶片边界点;对于非边界点部分,根据中心点法向量与其邻域法向量的关系,对点进行不同程度的精简;最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明,构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征,可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。     

基于Kinect相机的油麦菜自动化三维点云重建

为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建.使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建立了配准评价体系,实现了两片点云的自动化配准,并通过最小化匹配误差积累将多幅点云变换到同一基准...     

基于运动恢复结构的玉米植株三维重建与性状提取

针对传统的玉米植株性状测量方法存在主观性强、劳动强度大、有损伤等问题,提出了基于运动恢复结构(Structure from motion,SfM)的户外玉米植株三维重建方法,并提取了株高、单株最小包围盒体积、茎粗、叶面积、叶片数、叶夹角等11个性状参数。采用前期研制的小车,在户外采集不同视角下的玉米植株图像(采集间距为5~6 cm),基于SfM算法获取玉米植株三维点云;运用直通滤波、圆柱拟合和条件欧氏聚类算法自动分割单株、茎秆和叶片等点云数据,基于距离最值遍历、三角面片化等算法实现株高、茎粗、叶面积等11个性状的准确、无损测量。结果表明,与人工测量值相比,测得的株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为3.163%、4.760%和19.102%,均方根误差分别为3.557 cm、1.540 mm、48.163 cm2,决定系数分别为0.970、0.842、0.901。研究表明,本文方法适用于作物表型户外测量,为表型研究提供了一种新的作物表型户外测量方法,同时还证明,株高和单株最小包围盒体积可以显著区分低地上部生物量玉米植株和高地上部生物量玉米植株。     

黄瓜叶片三维重建方法研究与实现

为了真实虚拟黄瓜叶片形态和叶片纹理,实现黄瓜的动态生长三维虚拟,提出了用图像处理提取黄瓜叶片边缘特征点进行叶表面重建,借助粒子系统思想构造叶片纹理并与叶表面合成的叶片三维重建方法,用曲面投影法实现叶片的弯曲变形.结果表明,该方法较好地保持了黄瓜叶片边缘形状,真实地反映了叶片纹理的细节特征以及叶片在空间的弯曲变形.