基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)
7页1、基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究(图文)论文导读:图3给出了实验中图像处理的过程与结果,其中(a)为相机拍摄的原始灰度图像,(b)为对原始图像进行迭代阀值法分割后的二值图像,(c)为对二值图像进行开运算后的结果,(d)是从(c)中分离出来的大豆叶片目标,(e)是从(c)中分离出来的叶片外接矩形图像。关键词:图像处理,叶面积无损测量0引言叶片面积的大小直接影响到植物生产力的高低,叶片面积的变化也直接影响植物水分生理的变化过程。测定植物叶片面积,往往是研究一些与植物叶片面积相关的生理生化指标首要解决的问题。例如,对小面积叶片的光合速率进行测定时,需要知道这些叶片的实际面积,以此换算标准光合速率。叶片的面积的测定经历了网格法、称重法、系数法以及使用叶面积仪进行测定,前三种方法需要进行破坏性测量,而叶面积仪价格昂贵,且当叶片面积很小时,测得的面积与实际面积间会产生较大偏差。游明安等1介绍了采用叶长叶宽与叶片面积间的回归关系来测定叶片的叶面积,然而在建立回归关系前,还需对抽样后的叶片进行面积测定。当需要在田间进行非破坏植株的叶面积测定时,可以采用基于机器视觉技术的图像处理方法来求得叶面
2、积,该方法可以有效的实现无损测量。本文利用机器视觉知识,基于参照物的叶面积测量方法,通过对目标图像进行区域分割,分别对其计算区域面积,最终求得比较准确的大豆叶片参数值。论文格式。1、测定原理数字图像有许多像素点组成,每个像素点代表一定的实际面积值,而其所代表的实际面积值可以由已知参照物面积求得2。因此叶面积可由下列公式求得:(1)其中S代表叶片面积,S0代表参考物体的实际面积,通过图像处理得到叶片面积S1,参考物体面积S2。这种方法在测量叶片面积时,需要在严格的物距下进行叶片的采样,以保证每个像素代表的真实面积不变,而且要求光学器件的线性度高,镜头的焦距不可变,可见此方法难度较大。拍摄图像时让数码相机离被测叶片尽量远,通过数码相机的变焦功能使被测叶片的像尽量大,相当于在尽量长的焦距下拍摄,误差就会有效地减少。测量时要求将被测叶片与标准测度参照物同时拍摄,从而按比例获得绝对尺寸,被测叶片和标准物体要求拍摄到同一幅图像上。2、图像的获取叶面积的测量系统硬件部分主要有成像设备、计算机、参照物以及测量叶片时所需的夹具一套。论文格式。成像设备选用普通的数码相机,参照物是测量中一个关键的设备,本研
3、究中选用一个黑色圆片,它必须要能与与叶片有很大的颜色差别。参照物圆片要足够远,圆片的面积将直接影响测量的精度。测量所用夹具需要以下特点:能够构建一个与叶片颜色有很大差别的背景,选择白色的纸板。并能使参照物固定在背景纸板上。借助于数码相机来获取图像,可以不破坏作物的群体结构,真正地检测叶片的生长规律而不只依靠统计规律,但是需要对测量系统进行标定,而且要求被测叶片和标准参照物必须同时拍摄,所以影响测量精度的因素很多。3、叶面参数的测量方法如图1所示,极为叶面参数计算的工作流程图。在对原图像进行预处理以后,将图像转化为灰度图像,将转换后的灰度图像进行图像分割、边缘提取、最后经过计算求出叶面的基本参数。图1 系统工作流程3.1图像预处理由于受到外界光线以及噪声的干扰,使得图像想上出现一些噪声点,需要对其进行处理,才能使图像清晰,更加准确的表征事实。预处理过程包括对图像进行亮度、对比度调整和平滑滤波。亮度和对比度的调整可以使图像特征明显,易于识别;平滑滤波的目的则是去掉尖锐不连续的噪音。3.2图像分割要获取图像中参考物的面积及图像中作物叶片的参数,首先要讲参考物目标和叶片目标从原图像中分割出来。
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