基于背景板比例尺的玉米果穗图像特征测量

被引:17
作者
吕永春
马钦
李绍明
朱德海
张晓东
杨建宇
刘哲
王虎
何浩成
机构
[1] 中国农业大学信息与电气学院
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词
图像识别; 种子; 测量; 玉米果穗图像; 背景板比例尺; 形态学分割;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
玉米果穗图像特征的精确测量是实现玉米自动考种的关键技术,但玉米背景图像的复杂性,难以快速、准确测量出玉米的几何特征(玉米果穗的总长度、宽度、体积、秃尖等)。该文根据玉米灰度图像的分布特点,构造了三区域图像增强模型,采用形态学图像处理方法对增强后的图像进行分割,计算出背景板比例尺,以此为参考实现了精确计算玉米的几何参数。文中对计算结果进行了误差分析,表明该文提出的基于背景板比例尺的图像处理算法能够准确地测量出玉米图像中的几何特征值,准确率可达到96.01%,可实现玉米自动考种,替代传统的玉米手工考种,对于玉米品种推广、育种具有重要意义。
引用
收藏
页码:43 / 47
页数:5
相关论文
共 17 条
[1]  
基于数字图像处理的棉花异纤检测研究.[D].林宁.南京理工大学.2010, 08
[2]  
基于图像处理的轴承防尘盖表面缺陷检测研究.[D].张扬.浙江大学.2010, 08
[3]  
基于机器视觉的稻谷种子特征提取与品种识别方法研究.[D].郑宇.华中农业大学.2009, 07
[4]   基于形态学的稻谷种子品种识别 [J].
熊利荣 ;
郑宇 .
粮油加工, 2010, (06) :45-48
[5]   粘连玉米籽粒图像的自动分割方法 [J].
荀一 ;
鲍官军 ;
杨庆华 ;
高峰 ;
李伟 .
农业机械学报, 2010, 41 (04) :163-167
[6]   一种基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法 [J].
杨蜀秦 ;
宁纪锋 ;
何东健 .
农业工程学报, 2010, 26 (02) :207-211
[7]   用形态学改进医学图像边缘检测算法 [J].
赵德春 ;
彭承琳 ;
陈园园 ;
李勇明 .
重庆大学学报, 2010, 33 (02) :123-126
[8]   基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取 [J].
李明 ;
张长利 ;
房俊龙 .
农业工程学报, 2010, 26 (01) :205-209+386
[9]   图像分割算法研究综述 [J].
何俊 ;
葛红 ;
王玉峰 .
计算机工程与科学, 2009, 31 (12) :58-61
[10]   基于数字图像的玉米叶面积测量方法研究 [J].
马彦平 ;
白由路 ;
高祥照 ;
卢艳丽 ;
杜君 .
中国农学通报, 2009, (22) :329-334