【摘 要】
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玉米广泛种植于我国黄河以北地区,是我国重要的粮食作物。如何提升玉米的产量、保证玉米在农业生产中的质量一直以来是农业生产的一大主要问题。而根系是植物的地下组成部分,是植物存储、运输营养物质的主要器官,同时还支撑了植物的地上部分。玉米根系研究一直是玉米的一大主要研究方向,通过计算机视觉技术识别玉米根系可以帮助农业从业者快速识别根系表型信息,并以此选择更好的土壤环境,更好利用农业资源。本文以成熟玉米根系
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玉米广泛种植于我国黄河以北地区,是我国重要的粮食作物。如何提升玉米的产量、保证玉米在农业生产中的质量一直以来是农业生产的一大主要问题。而根系是植物的地下组成部分,是植物存储、运输营养物质的主要器官,同时还支撑了植物的地上部分。玉米根系研究一直是玉米的一大主要研究方向,通过计算机视觉技术识别玉米根系可以帮助农业从业者快速识别根系表型信息,并以此选择更好的土壤环境,更好利用农业资源。本文以成熟玉米根系为研究对象,通过图像处理技术对玉米根系表型图像做出处理和研究。传统测量根系表型数据的过程需要通过各种工具,每测定一个根系都要实时的记录下当前的数据,十分繁琐。本文通过结合处理好的图像进行传统的分割方法,发现无法确立像素值与表型数据之间的关系。基于实验所用的红色标定物针对于玉米根系图像中的不定根的密集分布改进了根系分割的算法,提高了玉米根系的分割效果。最后通过端点检测与轨迹查找的方式优化了玉米侧根部分的图像分割,提升了分割精度,实现了玉米根系的分割和表型数据高通量获取。本文研究的主要内容:研究了玉米根系的形态结构,并找出了解玉米根系根构型的方法;通过挖掘法获取到完整的玉米根系图像,利用图像处理技术将根系图像灰度化以获取灰度直方图,并通过根系图像的灰度分布来确定最佳二值化阈值对图像进行全局二值化操作;对比不同的去噪技术,选取最佳的滤波对二值根系图像去噪,实现图像预处理部分;然后将预处理后的图像进行根系分割,并改进了分割方法;然后基于距离变换法完成玉米根系的骨架提取并保存其顶部与底部的端点,计算出根系相应的表型数据;最后将玉米侧根图像根据检测出来的端点向中心追溯各条须根,完成了侧根部分的分割并优化。
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