基于骨架细化和坐标点计算的水稻剑叶角测量

为了快速、无损地测量水稻剑叶角,在便携式平板电脑上设计了基于骨架细化和坐标点计算的水稻剑叶角测量系统。采用设备后置的摄像头获取水稻剑叶基部图像,通过背景去除、二值化、骨架细化和坐标点计算等处理,计算水稻剑叶角度。采用Matlab GUI设计图形用户界面,并通过编程实现剑叶角测量的功能。利用该测量系统对多株水稻进行剑叶角测量试验,与人工测量的剑叶角相比,该系统测得的平均绝对误差为0.51°,相对误差为1.22%,本文测量值和人工测量值相关系数为0.998,说明所提出的方法能准确、有效地测量水稻剑叶角。     

向日葵花盘直径及面积的测量

对向日葵花盘的直径及面积进行测量,为花卉表型特征、传粉媒介相互作用、产量估计等后续研究提供参数和依据。通过特制的背景板和遮挡板在现场非破坏性地采集向日葵的花盘图像,自动进行图像的投影变换;查找花盘轮廓上的尖端点,采用尖端包裹法测量向日葵花盘多个不同径向的直径,确立向日葵花盘的平均直径;通过纹理分割、形态学的开运算和闭运算等操作,确立向日葵圆盘的区域,并计算圆盘的平均直径。推荐向日葵花盘平均直径的最佳采样测量次数是32次。建立对向日葵花盘和圆盘平均直径、面积的预测模型。结果表明,建立的向日葵花盘、圆盘的平均直径预测模型与实际测量值的决定系数分别达到0.991、0.999,建立的向日葵花盘尖端轮廓、原始轮廓所包围区域的面积预测模型的决定系数分别为0.942、0.935,尖端包裹法测量花盘直径及面积的准确率高,对尺度变化不敏感。     

基于三维线框模型的类球体农产品体积和表面积测量

为了快速无损测量不规则类球体形状农产品的体积和表面积,提出了基于三维线框模型的图像处理方法。即以Android系统为工作平台,利用Java结合OpenCV函数库,以三维线框模型为理论指导编写包括图像采集、图像分割、体积和表面积计算的应用软件。用3种不同直径的标准球体在6个拍摄距离下进行测量,所获测量值与理论值的误差小于0.3%,表明摄像头自身畸变小,在图像能完整呈现被测物的拍摄距离,被测物轮廓的大小对测量精度的影响在可接受的误差范围之内。用所提方法、排水法和扫描图像处理法对不规则形状的柑橘、苹果、梨各10组进行体积和表面积测量,结果显示3种测量方法的相关系数大于0.98,表明该方法可较精确测量类球体农产品的体积和表面积。     

基于机载LiDAR数据的林木冠层投影面积与体积测量

机载激光雷达系统能够采集反映林木三维结构的点云,利用点云分类及林木冠层投影面积和体积计算方法获得林木信息。通过不规则三角网法和平面拟合过滤算法分别提取地面和建筑物点云,并将建筑物点云过滤得到林木点云,将树冠点云投影到x-y平面,采用角度法搜索边界,提取林木点云边缘,并在与其相对应的CCD影像上显示。利用任意多边形面积算法计算各个连通区域的面积,将它们求和得到冠层投影面积,通过台体的体积计算得到冠层体积。在研究区域随机选出10个外业样地进行传统的人工测量,实验结果表明,基于Li DAR的激光测量与人工测量测得的投影面积和体积的相关系数分别为0.957和0.944。本文提出的方法准确有效,为高精度定量估算林木冠层生物量提供了依据。     

基于骨架提取和二叉树分析的玉米植株图像茎叶分割方法

对玉米植株图像的茎叶进行分割,为组分表型分析、植株对环境胁迫的响应等后续研究提供参数和依据。采用内布拉斯加大学林肯分校植物表型数据集中的玉米植株图像,自动进行玉米植株图像的裁剪和二值化;通过骨架细化算法建立植株的骨架模型,并设定阈值去除骨架中的毛刺;然后检测骨架上的端点和交叉点,采用二叉树分析骨架模型,最终确立各级节点及各个叶片,从而实现茎叶分割。结果表明,建立的玉米植株茎叶分割算法,具有处理速度快、易于理解等优点,为玉米等植物表型分析与育种等提供支持。