基于图像处理的植物叶片参数测量系统

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作物叶片形态测量仪的应用领域

作物叶片形态测量仪的应用领域

作物叶片形态测量仪的应用领域
产品型号:YMJ-CL
应用领域:
1.作物育种中抗病性分析
2.植物生理研究
3.作物栽培管理
4.生态系统研究
作物叶片形态测量仪简介:
育种材料抗病性分析和鉴定的有力工具。

本产品采用机器视觉技术,利用手机高清摄像头获取作物叶片图像,现场进行图像处理,获取叶片的形态参数。

功能特点:
1.一次测定,同时获得叶片面积、长度、宽度、病斑面积等多项参数
2.叶片测量可以在离体或活体情况下测量
3.拍照即出结果,测量精度不受叶片形状影响
4.自动调节白平衡,不受天气、光照条件影响
5.超轻便手持式设计,方便田间操作
6.32G存储容量,可同时存储数据和叶片图像
7.测量数据可通过无线传输至服务器
其他育种信息化设备:
育种过程管理系统平台
育种信息移动采集终端
种子标准样品库管理软件
考种系统(玉米、水稻、小麦、油菜)
麦穗形态测量仪
水稻剑叶夹角测量仪
油菜分支角测量仪
植物光合/呼吸/蒸腾测量系统
冠层NDVI测定仪。

一种基于图像处理技术的植物形态表型参数获取方法

一种基于图像处理技术的植物形态表型参数获取方法
林业工程学报, 2020,5(6) :128-136
Journal of Forestry Engineering
DOI:10.13360 / j.issn.2096-1359.201911003
一种基于图像处理技术的植物形态表型参数获取方法
李杨先,张慧春 ∗ ,杨旸
Hale Waihona Puke ( 南京林业大学机械电子工程学院,南京 210037)
the image processing technology was designed. The two⁃dimensional image sequence of the plant was obtained by the
high⁃resolution RGB camera, the threshold segmentation method based on HSV model was used to segment the S. su⁃
tleneck of plant phenotypic research. In this paper, Salix suchowensis Cheng, a sister species of the model tree poplar,
was designed as a research object, and a set of plant morphological phenotypic parameters acquisition system based on
但从林木的经济价值及生态价值考虑,有必要通过
研究林木的表型,培育出有利于提高经济价值和提
升人类生存环境的树种,从而完善表型信息采集系
统在植物领域的应用。 倪超等
[3]
设计了一套基于

采用CCD摄像和图像分析技术的作物叶面积测量仪的研发

采用CCD摄像和图像分析技术的作物叶面积测量仪的研发
待测
此作者采用 C D摄像 和图像分 析 的方 法研发 了作 物 C
叶 面 积测 量仪
l 总 体 结 构 图
+ 本 文 于 20 0 4年 1 收 到 。 农 业科 技 成 果 转 化 资 金 项 目( 5 F 1 10 0 )北 京 市 科 技 计 划 项 目( O0 1 0 4 8 1 资 助项 目 。 2月 系 0E N2 10 0 2 、 ZO 59003)
( 国家农业信息化工程技术研 究中心 北京 1 0 8 ) 0 0 9
( 林 大 学 南 岭 校 区制 图 教 研 室 吉 长春 102 ) 3 0 5
摘要 开发周期长 、 测量范围窄、 对作物有损伤等缺陷 , 研发了基于 C D摄像和图像 C 仪 针对传统叶面积测量方法存在的测量不准确、 分析技术的作物叶面积测量仪。实验结果证明 , 该仪器具有操作简单、 测量结果准确 、 可对作物叶片进行无损测量等优点
ห้องสมุดไป่ตู้
得作物高产具有 重要 的意义n ] 。目前测量作物叶片面
积的方法 主要有 以下几种 : 重量法 、 积仪法 、 求 长宽 系
数法 、 归方程 法等 。但 是这些 方法存 在着测量不 准 回‘
确、 操作烦琐 、 破坏 作物生长 、 量范 围窄等一系列 缺 测 点n, ]不能满足科研 等工作对 叶片面积测量 的要求 。 为
i g n lss e h o o y i p o o e ma e a a y i t c n l g s r p s d. Fr m h e u t o e t,i a e e n ha t e n t u n h s h o t e r s l f t s t c n b s e t t h i s r me t a t e

一种基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法

一种基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法

一种基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法近些年来,随着计算机技术和图像处理算法的不息进步,基于图像信息的植物表型测量方法越来越受到探究者们的关注。

植物叶片表型参数的测量对于植物形态学、生理学和遗传学等领域的探究具有重要意义。

传统的测量方法往往耗时耗力且易引起人为误差,因此,探究人员亟需一种准确、高效的测量方法来分析和比较不同植物叶片的形态特征。

ImageJ是一种图像处理软件,其提供了丰富的图像处理和分析功能,广泛应用于医学、生物学、工程和材料科学等领域。

基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法可以极大地简化测量过程,并提高测量结果的准确性和可重复性。

起首,我们需要得到植物叶片的数字图像。

可以利用数码相机或显微镜等设备,将植物叶片摄影或拍摄下来,并将图像导入到ImageJ软件中。

接下来,我们可以利用ImageJ软件的图像预处理功能对图像进行必要的调整,包括裁剪、旋转和调整亮度、对比度等。

通过这些预处理,可以使叶片图像更加明晰、准确,为后续的参数测量做好筹办。

第二步,我们需要选择合适的测量方法和工具。

基于ImageJ软件,我们可以利用其丰富的测量工具和测量算法,来测量植物叶片的形态特征。

比如,我们可以利用ImageJ软件的线性选择工具,测量叶片的长度和宽度。

同时,通过描绘叶片外轮廓的自动阈值处理和粒子分析工具,我们可以测量叶片的面积、周长和外形系数等参数。

此外,ImageJ软件还提供了多种滤波和分割方法,可以援助我们处理含有复杂纹理或背景的叶片图像,从而准确地测量叶片的表型参数。

最后,我们需要对测量结果进行统计分析和比较。

ImageJ软件提供了丰富的数据分析和可视化工具,可以便利地对测量结果进行统计、分布和相关性分析。

同时,我们还可以利用ImageJ软件的扩展插件,比如MorphoJ,来进行更复杂的外形和尺寸分析。

通过这些分析工具,探究人员可以对不同植物的叶片形态进行比较,找出具有显著差异的表型参数,并进一步探究与植物遗传、环境和生长发育的相关性。

【软件使用】利用imageJ测定叶面积

【软件使用】利用imageJ测定叶面积

【软件使⽤】利⽤imageJ测定叶⾯积叶⾯积,是计算⽐叶⾯积的必要数据,也是⾮常重要的植物功能性状。

是⼀款开源的图像分析软件,⼴泛应该在⽣命科学的各领域。

1、⽂件准备。

⾸先把⽂件备份到新的路径下,利⽤脚本或者⼿动以样本编号重命名。

2、软件准备。

⾃⾏下载Image J安装(绿⾊版软件,下载后解压缩即可运⾏)下载地址参考⼿册3、导⼊图⽚。

打开Image J,导⼊图⽚序列,依次从菜单选择File – Import—Image Sequence,参数Scale设置为50% (避免内存占⽤过多,如果⼀次处理的图⽚⽐较少就不⽤),我们本次使⽤⽂件扫描后的原始图⽚dpi为300。

4、改为灰度图。

设置图⽚格式为8-bit,依次选择Image-Type-8bit。

5、调整阈值。

依次选择Image – Adjust –Threshold,点击Apply到如图。

6、设置空间⽐例。

依次点击Analyze – Set Scale 。

分辨率单位dpi指的是每英⼨所打印的点数,因为1英⼨(in)=25.4毫⽶(mm),同时我们的分辨率300dpi = 300 pix per in,则300 pix / 25.4mm = 11.811 pix/mm,因为我们之前缩放了50%,所以 5.9055 pix/mm。

7、计算⼤⼩。

依次点击Analyze -> Analyze particles,导出保存结果。

Size可以设置100或者更⼤起始,以过滤⾮⽬标的⼩杂质;因为我们的叶⼦不是圆形,Circularity 的最⼤值可以设置的⼩⼀些;Exclude on edges可以去除边界的⾮⽬标,但扫描时需要注意叶⽚不能接触边界;show可以选择Outlines看⼀下计算是否正确。

由于我们的扫描叶⽚数(count)是⾮常明确的,所以可以依次来检查匹配是否正确。

基于数字图像处理的植物叶面积测量方法

基于数字图像处理的植物叶面积测量方法
度快 , 度高。 精
关 键 词 叶 面 积
数 字 图像
畸 变图像
H u h变换 几 何 校 正 og
文章 编 号 10 — 3 1 ( 0 6 2 — 1 4 0 文 献标 识 码 A 0 2 8 3一 20 )7 0 9 — 3 中 图分 类 号 S 2 16
A M e s e e a ur m nt App o c o a e Ba e o r a h f Le f Ar a sd n Di ia m a e Pr c si g t l I g o e sng
维普资讯
基 于数字 图像处理的植物 叶面积测量方法
左 欣 1 韩 斌 1 程 嘉林 : , 3
-江 苏科 技 大 学电子信 息 学院 , ( 江苏镇 江 2 2 0 ) 10 3
( 国农 业科 学院镇 江蚕 业研 究所 , 苏镇 江 2 2 1 ) 中 江 10 8
( 江南 大学信 息工程 学 院 , 苏无锡 2 4 3 ) 江 1 0 6
摘 要 数 码 相机 摄 入 图像 时产 生 的 线性 几 何 畸 变会 给 叶 片 面 积 的 测 量 带 来误 差 。针对 此 问题 文章 改 进 了 H u h变换 og 算 法 , 用 来对 叶 片畸 变 图像进 行 几 何 校 正 , 并 然后 计 算 叶 片 面积 。 实验 表 明 , 方 法适 于 多种 植 物 的 叶 面积 活体 测 量 , 该 速
导 生 产 有 重要 的意 义
畸变 叶 片 图 像 , 后 计 算 叶 面积 。 然
2 方 法 与 原 理
进 行 活 体 叶 片 现场 面 积 测 量 的 叶 面积 测 定 系统 . 件 由 数 硬 码 相 机 、 算 机 、 持 标 准 板 三 部 分 组 成 软 件 部 分 为 本 文 用 计 手 Vsa C + , 发 的应 用 程 序 i l +6 u 0开 现 场 测 量 时 . 常 是使 用 手 持 标 准 板 构 建 一 个 与 叶 片 位 于 通 同 一平 面 的 已 知 面 积 的 参 照 物 . 结 构 图 如 图 1 示 . 先 在 其 所 首

基于图像分析的植物叶片识别技术综述

基于图像分析的植物叶片识别技术综述
[12 ]
1
基于图像分析的植物叶片识别技术
基于图像分析的植物叶片识别主要有图像预处理 、 叶片特
将 CSS 匹配方式运用到叶片的进一步识别分类中 , 保 基于上下文特征的匹配方法
证了识别的准确性。 2. 1. 2 形状上下文( shape context) 的描述方法是指以目标轮廓的 有限点集合来表示物体特征的方法 。 基于上下文特征的匹配 方法的基本思想是以有限点集来表示待匹配的图像物体 , 利用 得到匹 形状直方图计算与模板图像的形状上下文特征匹配度 , 配度最小值的模板, 从而确定测试图像的类别 。 基于上下文特征的匹配方法进行植物叶片识别是一种利 用叶片形状轮廓上的一组离散点集表示叶片 , 从而进行形状匹 配, 用匹配度实现植物叶片识别的方法 。 在植物叶片识别中, 对植物叶片图像进行轮廓提取 , 选取叶片轮廓或者边缘上的一 p2 , …, p n } 表示叶片的形状信息, 组离散点集合 p = { p1 , 从而得 到 n 个形状直方图。对于叶片形状, 选取了 n 个边界离散点之 就可以用 n 个矩阵描述它的形状特征 。 得到形状直方图 后, 后, 需要对任意的两个目标对象进行相应形状直方图的匹配程 度计算, 即进行两个目标对象的相似度测量 。 相似度测量式为
[1 ]
人类以及环境的关系最为密切 。 由于人类生产活动造成了植 物物种的灭绝, 而植物在维持生物平衡 、 水土保持等方面又起 着重要作用; 同时, 植物农业作为国民经济的命脉 , 是人们生活 提高农业生产需要农业植物的精细数据 , 因 生产的基础部分, 此植物分类与识别具有非常重要的意义 。 植物的分类与识别一般选取植物的局部特征 , 如植物的 叶、 花、 果、 茎、 纸条等特征。这些器官都有各自的分类价值 , 但 是相比起植物其他的器官 , 植物叶片的存活时间较长 , 在一年 的大部分时间内都可较为方便地采集到 , 所以常作为植物的识 别特征和认识植物的主要参照器官 ; 同时叶形是研究植物物种 的形态变异和分化的一个非常好的指标 , 因此基于叶片的识别 是识别一种植物最直接有效且最简单的方法 。 传统的叶片分类识别需要操作者有丰富的分类学知识和 长期的实践经验, 且工作效率低、 工作量大、 数据存在一定的主 观性, 而这些都会影响到识别的客观性与精确性 。由于植物叶 片基本处于一个平面状态 , 适合进行二维图像加工处理 。随着 计算机的应用, 探索如何利用计算机快速准确地识别植物叶 片, 是解决这些问题的一个切实可行的新途径 。因此研究基于

基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究

基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究

参 数
网络 层数 各层 节点 数
训练 函数
网络结 构参数
3 1 0 — 1 0 — 4
t r a i n s c g
参数
学 习率 目标误 差
网络结 构参 数
0 . 0 1 0 0 . 0 0 1
网络 的训 练情 况如 图 3所示 。
由表 5可知 , 基于S V M 的 叶片识 别 正 确率 比神 经
[ 6 ] 傅弘, 池哲儒, 常杰 , 等. 基 于人 工神 经 网络 的 叶脉 信 息
4 结 论
提 出 了一 种基 于 S V M 的植 物 叶片 分类 识 别 方 法 , 通 过 图像 处理 提 取 了 1 O个 适 合 反 映 植 物 叶片 形 态 结 构的特 征 参数 , 利用 P S O算 法快 速 寻 优 的特 点 , 对 S V M 分 类 器 的参 数优 化 。实 验 结 果 表 明 , 本 方法 识 别 供 试 4种 植 物 叶 片 的正 确识 别 率 达 到 9 5 . 8 %, 其 效果
径 向核 函数 。
2 . 2 神经 网络算 法
B P神经 网络 是 一种 广 泛应 用 的 网络模 型 , 它 是 一 种误 差 回传 神 经 网络 , 具有非线性 功能的映射 , 根 据 给定 关 系 的多个 输 入 和 输 出变量 , 映 射 的 形 式 是 由权
重来 进 行调 节 的 l I 。考虑 本 文 的识 别要 求 , 经 过 不 断
2 0 1 3年 5月
农 机 化 研 究
第 5期
g值 为 0 . O 1 。随后 利 用 s v m p r e d i c t 函数 对剩 余 1 3 0个 样 本进 行 预测 , 并 与 手 工 标 记 的结 果 进 行 对 比 。针 对 多 项式 核 函数 、 线 性 核 函数 和径 向核 函数 3类 不 同类 型 核 函数 的 S V M 在利 用 1 9 8个训 练 样本 建模 后 , 对 剩

基于图像识别技术的植物叶子病害检测

基于图像识别技术的植物叶子病害检测

基于图像识别技术的植物叶子病害检测近年来,图像识别技术在很多领域得到了广泛应用,其中之一就是植物叶子病害检测。

传统的检测方法通常需要人工识别和分析,费时费力且容易出错。

而基于图像识别技术的植物叶子病害检测则可以自动化、快速、准确地进行,极大地提高了检测的效率和精度。

在基于图像识别技术的植物叶子病害检测中,首先需要采集植物叶子的图像。

这里我们可以使用智能手机或者专业的相机进行采集,但是需要注意的是采集时要保证光线均匀、角度合适以及拍摄清晰。

接下来,就是图像预处理的环节。

由于植物叶子的颜色、质地、大小等都会对图像产生影响,我们需要对图像进行裁剪、调整大小、去除背景等操作,以便使图像适合我们的分析和处理。

经过预处理后,图像就可以进行特征提取和分类了。

在特征提取方面,我们可以采用一些计算机视觉和机器学习的方法,如SIFT、HOG、LBP等。

这些方法可以从图像中提取出一些局部和全局的特征,用于后续的分类和检测。

而在分类方面,我们可以采用传统机器学习算法如SVM、KNN,或者深度学习算法如卷积神经网络(CNN)等。

这些算法可以根据提取的特征,来判断植物叶子是否患有病害,并且将其分类到具体的病害类型中。

基于图像识别技术的植物叶子病害检测具有许多优点。

首先,它可以自动化地进行叶子病害检测,避免了人工操作的繁琐和错误。

其次,它可以更快速、准确地进行病害检测和分类,甚至可以在发现病害的早期进行预警和治疗,从而避免损失。

此外,由于基于图像识别技术的植物叶子病害检测具有良好的可移植性和扩展性,它可以被广泛地应用于农业、园林、环境保护和生态学等领域。

然而,基于图像识别技术的植物叶子病害检测也存在着一些限制和挑战。

首先,由于不同植物叶子之间的差异较大,对图像的处理和特征提取较为困难;其次,由于图像中可能存在干扰因素和噪声,需要对图像进行更加精细的处理和分类;最后,由于机器学习算法通常需要大量的数据进行训练和测试,所以在进行植物叶子病害检测时,需要有足够的数据支持和验证。

一种新的基于图像处理的作物叶面积测量方法

一种新的基于图像处理的作物叶面积测量方法

一种新的基于图像处理的作物叶面积测量方法
张仁祖;徐为根;黄文杰
【期刊名称】《江西农业学报》
【年(卷),期】2008(020)004
【摘要】以数字图像处理技术为基础,提出一种简化、高精度的作物叶面积测量方案,对从扫描仪获得的含有参照边框和叶片影像的图像进行分析处理,不仅简化了业务流程,还大大提高了测量的精度,应用于作物叶面积的测量计算,获得十分满意的结果.
【总页数】3页(P117-119)
【作者】张仁祖;徐为根;黄文杰
【作者单位】南京大学,大气科学系,江苏,南京,210093;江苏省徐州市气象局,江苏,徐州,221002;江苏省徐州市气象局,江苏,徐州,221002;江苏省气候中心,江苏,南京,210008
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
1.应用数字图像处理测定作物叶面积的简便方法 [J], 张恒敢;杨四军;顾克军;李德民
2.基于图像处理的植物叶面积测量方法 [J], 王永皎;张引;张三元
3.基于数字图像处理的植物叶面积测量方法 [J], 左欣;韩斌;程嘉林
4.基于图像处理的叶面积测量方法 [J], 王忠芝;张金瑞
5.基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立 [J], 张哲;贾宋楠;赵楠;刘胜尧;范凤翠;乜兰春
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基于图像处理的农作物病虫害检测系统设计与实现

基于图像处理的农作物病虫害检测系统设计与实现

基于图像处理的农作物病虫害检测系统设计与实现近年来,农作物的病虫害已成为农业生产中的重要问题,给农民的生产带来了严重的困扰。

传统的农作物病虫害检测方法存在效率低下、误诊率高等问题,难以满足实际需求。

为了解决这一问题,基于图像处理的农作物病虫害检测系统应运而生。

本文将介绍基于图像处理的农作物病虫害检测系统的设计与实现。

首先,我们将介绍系统的整体架构。

其次,我们将详细说明系统的各个功能模块的设计与实现过程。

最后,我们将讨论系统的优缺点以及未来的发展方向。

首先,基于图像处理的农作物病虫害检测系统的整体架构如下图所示:【插入系统架构图】整个系统分为图像获取模块、图像预处理模块、特征提取模块、分类识别模块和结果反馈模块。

图像获取模块负责采集农田中的病虫害图像,可以通过使用无人机、移动设备等方式进行实时采集。

采集的图像将传输到图像预处理模块。

图像预处理模块主要用于对原始图像进行去噪、图像增强、灰度化等操作,以减少图像中的噪声和提高图像的质量。

在此基础上,通过图像分割算法将图像分割为不同的病害区域。

特征提取模块是系统的核心部分,它通过使用特征提取算法从病害图像中提取出与病虫害相关的特征。

常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

分类识别模块使用机器学习算法,例如支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)等,对提取到的特征进行分类和识别。

该模块的训练数据集通常包括多种病虫害的正样本和正常作物的负样本。

通过训练模型,系统可以自动识别不同类型的病虫害。

结果反馈模块负责将检测结果以可视化的形式反馈给用户,例如在农田中实时显示患病区域的位置和程度。

另外,系统还可以通过移动端应用或者网页等方式向用户提供检测结果的查询和分析。

接下来,我们将详细介绍各个功能模块的设计与实现过程。

图像获取模块可通过无人机或移动设备进行图像采集。

无人机搭载高分辨率相机,可以快速获取大面积农田的图像。

移动设备可以方便农民在实地采集病害图像。

基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统设计

基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统设计

基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统设计随着农业科技的不断发展和进步,农作物病害的识别与防治成为农业领域的重要工作之一。

传统的植物病害识别方法主要依赖于经验和人工观察,效率低下且易受主观因素的影响。

随着图像处理技术的进步和智能算法的应用,基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统逐渐兴起。

本文将针对基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统进行设计与探讨。

一、植物病害识别系统的设计植物病害识别系统是基于图像处理技术的一种应用,主要通过采集和处理植物叶片的图像,从中提取出特征信息,通过分析和比对,判断植物是否受到了病害的侵害,并对病害进行分类和识别。

下面是植物病害识别系统的设计要点:1. 图像采集与预处理:系统需要通过一个高分辨率的摄像设备对植物叶片进行图像采集。

采集到的图像可能受到光照、角度和环境等因素的影响,因此需要进行图像的预处理工作,包括去噪、亮度调整、图像增强等。

2. 特征提取与选择:对预处理后的图像进行特征提取,包括形态学特征、纹理特征和颜色特征等。

通过图像处理与机器学习算法的结合,建立相应的特征向量,并选取最为有效和区分度高的特征。

3. 病害分类与识别:利用训练样本和机器学习算法进行分类和识别。

通过对已知植物病害样本的学习,构建相关的分类模型,并对新采集到的植物叶片图像进行分类和识别。

常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络和决策树等。

4. 智能报警与反馈:在病害识别后,系统需要根据识别结果进行智能报警和反馈。

当系统判断植物受到病害侵害时,可以通过声音、灯光或移动设备等方式发出报警,并同时将识别结果反馈给农民或相关管理人员。

二、智能防治系统的设计基于图像处理的植物病害识别系统的目的是准确识别和分析植物病害,而智能防治系统则是在识别结果的基础上,结合其他技术手段,进行植物病害的智能防治和管理。

下面是智能防治系统的设计要点:1. 数据库建设与管理:系统需要建立一个植物病害的数据库,包括不同病害的特征图像、病害的分布情况和病害的治疗方案等信息。

百叶通-植物叶片识别系统

百叶通-植物叶片识别系统
(2)不变矩特征。使用图像的几何矩的非线性组合可以 推导出 7 项不变矩,它们具有旋转、平移和缩放不变性。 2.3 纹理特征
本研究计划利用灰度共生矩阵与分形维数提取叶片纹理 特征。
(1)灰度共生矩阵。灰度共生矩阵反映了图像中任意两点 灰度的空间相关性。在这个矩阵的基础上定义了一些统计量, 借此来反映图像的纹理特征,常用的统计量有对比度、相关性、 能量与均匀度。
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百叶通-植物叶片识别系统
北京林业大学 钟刚亮,王 强,李梦如,卢 遥
摘 要:百叶通是基于数字图像处理的阔叶树种植物叶片识别系统。通过安卓手机对树叶拍照或在手机相
册中选取树叶照片上传至服务器。服务器对叶片图像进行处理分类后,得到植物的种属信息并将其返回手机端
进行显示。本识别方法操作方便,整个识别过程只需几十秒,方便快捷的用户体验无疑是本产品最突出的特点。
(1)图像灰度化、均衡化。将彩色图像转化为灰度图像,
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并对得到的图像进行灰度均衡化处理。 (2)图像平滑化。在图像成像及传输过程中会产生一定的
噪声,这将导致图像质量的下降。如果不经过降噪处理,会 严重影响识别效果。
(7)边界跟踪。将图像进行上述处理后,再进行图像的 边界跟踪,从而得到图像边界像素的坐标和方向信息,为参 数的获取奠定基础。 2.2 叶片形状特征提取
叶片形状特征包括几何形状特征、不变矩特征两部分, 详细介绍如下 :
(1)几何形状特征。在此我们选用了 7 项相对几何特征 : 狭长度、矩形度、球状性、圆形度、偏心率、周长直径比和周 长长宽比。
本系统能够准确的识别阔叶树种叶片,具有一定的实用 性。而且利用手机对叶片进行拍摄,也具有很强的便捷性。

植物叶脉标本简单制作方法及基于ImageJ软件的叶脉图像分析

植物叶脉标本简单制作方法及基于ImageJ软件的叶脉图像分析

植物叶脉标本简单制作方法及基于ImageJ软件的叶脉图像分析植物叶脉标本简单制作方法及基于ImageJ软件的叶脉图像分析植物叶脉是植物叶片中用于输送水分和养分的重要组织,对于研究植物生长发育、适应环境以及植物分类学都具有重要意义。

本文将介绍一种简单制作植物叶脉标本的方法,并且结合ImageJ软件进行叶脉图像分析。

一、植物叶脉标本制作方法1. 材料准备:需要准备的材料包括植物叶片、酒精、双氧水、昆虫针、载玻片、盖玻片等。

2. 取叶片:选择健康的植物叶片进行制作。

尽量选择叶片上较完整而清晰可见的叶脉进行制作。

3. 预处理:将取下的叶片浸泡在酒精中,去除叶片表面的蜡质和其他杂质,以使叶脉更加清晰可见。

4. 漂白处理:将叶片放入含有双氧水的试管中,放入水浴锅中进行漂白处理。

根据不同的植物材料,漂白的时间和温度可以有所不同,一般在80℃水浴锅中加热30分钟至1小时。

5. 洗涤:漂白处理后,用清水洗涤去除余留的试剂。

6. 替代处理:将洗净的植物叶片浸泡在昆虫杀虫剂等试剂中,用于保护和固定叶片。

7. 平铺定置:将处理好的叶片放在载玻片上,用昆虫针轻轻展开叶片并使其平铺。

8. 封装处理:将叶片定置在载玻片上后,将盖玻片轻轻压在叶片上,使其贴合并排除气泡。

9. 干燥保存:将制作好的叶脉标本放入干燥器中晾干,然后进行分类整理和保存。

二、基于ImageJ软件的叶脉图像分析图像分析是一种通过计算机软件对图像进行处理和解析的方法,可以提取图像中的信息并进行相关的统计分析。

ImageJ是一款开源图像处理软件,可以用于植物叶脉图像的分析和测量。

1. 图像导入:将制作好的叶脉标本放在显微镜下观察,然后通过数码相机拍摄叶脉图像。

将图像导入到ImageJ软件中。

2. 图像预处理:对导入的图像进行预处理,包括图像增强、灰度化、二值化等操作,以提高后续分析的准确性。

3. 叶脉提取:利用ImageJ软件中的边缘检测算法,可以自动或手动提取叶脉,在二值化的图像中描绘和标记叶脉的位置和形态。

基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立

基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立

基于图像处理的叶面积测量方法与西瓜叶面积回归方程的建立作者:张哲贾宋楠赵楠刘胜尧范凤翠乜兰春来源:《中国瓜菜》2021年第10期摘要:为高效、准确地测量植株叶面积,利用图像处理算法开发叶面积计算软件,并配套手持式扫描仪创建了一种叶面积测量方法。

运用这种方法测量了西瓜叶面积并建立了叶面积回归方程。

通过验证,应用该方法测定的面积相对误差为4.89%,标准误差RMSE为1.51cm2,检验结果表明应用该方法测定的面积准确度较高,可用于实际叶面积测量;利用此测量方法获得西瓜叶面积回归方程:LA=1.578L+0.722W+0.431LW,R2=0.991,相对误差为10.54%,可用于西瓜叶面积的估算。

关键词:西瓜;叶面积;阈值分割;回归方程;相关系数;相对误差中图分类号: S651 文献标志码:A 文章编号:1673-2871(2021)10-051-04A measurement approach of leaf area based on digital image processing and regression equation of leaves area on watermelonZHANG Zhe1, JIA Songnan2, ZHAO Nan2, LIU Shengyao2, FAN Fengcui2, NIE Lanchun1(1. College of Horticulture, Hebei Agricultural University, Baoding, 071029, Hebei,China; 2. The Institute of Agricultural Information and Economics (IAIE), Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Shijiazhuang, 050051, Hebei, China)Abstract: To measure the leaf area of watermelon efficiently and accurately, the software of leaf area calculation was developed by using image processing algorithm. Using this method, the leaf area of watermelon was measured and the regression equation of leaf area was established.The relative error (RE) is 4.89% and the root mean squared error (RMSE) is 1.51 cm2 with this method. The results show that the method is accurate and can be used to measure the actual leaf area. The regression equation of watermelon leaf area was obtained by leaf area measurement method:LA = 1.578L + 0.722W + 0.431LW, R2 = 0.991, the RE was 10.54%, which could be used to estimate watermelon leaf area.Key words: Watermelon; Leaf area; Threshold segmentation; Regression equation; Correlation coefficient; Relative error西瓜葉片大小是体现植株本身生长状况的重要性状之一,前人通过分析叶面积制定了最适宜西瓜生长的栽培措施,叶面积大小还与植株耗水量的关系密切[1-4],因此准确测量西瓜叶面积对生产研究具有重要的意义。

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许 多 像 素 点 表 示 一 幅 图像 , 像 素 只表 示 相 对 尺 寸 的 大 小 。 因 但 此 , 得 到 图 像 的真 实 参 数 值 就 必 须 进 行 尺 寸 的标 定 , 以 同 要 即

个 分 辨 率 上 的一 个 确 定 尺 寸 的 图 像 来 计 算 每 个 像 素 的 大 小
要 ] 实现植物叶子参数的快速 、 为 精确测定 , 究并开发植 物叶子特 征参数的 图像分析软件 系统。综合运 用 研
图像 增 强 、 态 学 处理 及 边 界 跟 踪 等 方 法 对含 有 标 定 物 的 植 物 叶 片 照 片 进 行 图像 顸 处 理 : 用 边界 跟 踪 得 到 图像 的 形 利 边 界 信 息 , 用 边界 链 码 法 、 素 法 、 小 外 界 矩 形 ( R ) 方 法 测 量 叶 片 的 周 长 、 积 和 矩 形度 等 特征 参 数 。 试 结 采 像 最 ME 等 面 测
牛 等:于图 处 植 叶 参 测 统 珂, 基 像 理的 物 片 数 量系
科 技教 育
基于图像处理的植物叶片参数测量系统
牛 珂 1 , 东健 ’ 2何
(. 1西北农 林科技 大学
【 摘
机 械 与 电子工程 学院 , 西 陕
杨凌
7 2 0 ; . 阳师 范学 院 , 西 成 阳 7 2 0 ) 1 1 0 2成 陕 10 0
值 ( 定系数 ) 标 。标 定 系数 可 由式 ()式 ( ) 出 。 1 一 3给
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果 表 明 , 量精 确 度 基 本 满足 植 物 学调 查要 求 。 测
[ 键 词】 子 ; 数测定 ; 关 叶 参 图像 处 理 ; 界 跟 踪 边
叶 子 各 种 形 态 学 参 数 的 测 定 是 植 物 学 研 究 的 主 要 内 容 之

灰 度 图 : 消 除 图 像 噪 声 , 到 更 好 的 二 值 化 图 像 , 要 将 为 得 需 图 1 ) 示 的 彩 色 图 像转 化 为 灰 度 图 像 。灰 度 化 的关 键 是 确 定 (所 a R B颜 色 分 量 的值 。 颜 色分 量 变 量 为 :w ry 三 元 色 对 应 的 G 设 d Ga,
重 要 特 征 的 可 观 察 性 , 计 算 机更 易 观察 或 检 测 。 系 统 图像 预 使 本
处 理 主 要 有 亮 度 和 对 比度调 整 、 度 图 、 衡 化 、 值 化 、 度 直 灰 均 二 灰
方 图、 中值 滤 波 、 滑处 理 、 化处 理 、 缘 处 理 、 态 学 处 理 等 。 平 锐 边 形
d wGr y u Re + c r e + c le a = c d u G en uBu
— —
本 文 采 用 数 码 相机 采 集 植 物 叶 片 图 像 . 究 基 于 图 像 分 析 研 的 植物 叶 子 特 征 参 数检 测方 法 ,并 结 合 农 业 科 学 研 究 的 需 要 , 开 发 了基 于 图 像 分 析 的 叶 子 参 数 测 定 系 统 。 可 以 高 效 、 便 测 方
带 不 便 。 仅 能测 量 叶 子 面积 。 且
变 量 为 uR d uG en uBu 。 c e ,e re ,c le 则加 权 平 均法 、 均 值法 、 大 值 平 最 法 分 别 由式 ( ) 算 。程 序 可选 择 该 3 算 法 之一 确 定 颜 色 值 。 4计 种
U Re x 0 u Gr e × 9 u B 【 × C d 3 + c e n 5 + c Ie 1 l 1 10 0

也 是 植 物 学 研 究 人 员野 外考 察 时 常 需 完 成 的 测 量 工 作 。现
有 的 叶 子 的 形 态 学 参 数 主 要 由 人 工 利 用 纸 上 绘 制 方 格 的 方 法
测定 , 种 方法 费时费力且 测量结果 误差 较大 ; 这 已有 的 基 于 扫 描 仪 原 理 开 发 的 叶 面 面 积 测 量 的 硬 件 仪 器 。 格 昂 贵 , 外 携 价 野
定 植物叶子参数。
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1 图像 获取 及 尺寸标 定
在 野 外 用 数 码 照 相 机 获 取 叶 子 图 像 时 , 摄 时 的 物 距 无 法 拍 固定 , 摄 时应 将 已知 尺 寸 的标 准 参 照 物 和 叶 子 同 时 拍 摄 。 考 拍 虑 到 叶 子 面 积 大 小 不 同 . 选 用 尺 寸 已 知 、 小 为 1r 4 r 可 大 0 m~ 0 m a a 的 标 签 纸 作 为 标 准 参 照 物 。 据 叶 子 大 小 分 别 选 用 。标 签 纸 选 根 用 白色 , 以便 同 叶 子 的 绿 色 有 较 好 的 对 比度 。 由 于 位 图是 通 过
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S blPe i 、 方 向 的 边 缘 等 还 可 以 实 现 叶 脉 的 提 取 。 o e、r t 8个 wt 通 过 处 理 , 叶 脉 呈 白 色显 现 出来 , 以进 行 叶 脉 参 数 的 测 量 。 使 可
二 值 化 : 像 二 值 化 的 关 键 是 确 定 灰 度 阈 值 , 图 像 象 索 图 当 的 灰 度 值 大 于 阈 值 时 。 置 其 为 目标 区 域 , 设 当灰 度 值 小 于 阈 值 时 。 置 其 背景 区 域 。确 定 阈 值 有 多 种 方 法 , 文 提 供 了 2种 实 设 本
一 ◆ (
式 中 : Y 参 照 物在 x和 Y方 向 的 实 际 尺 寸 ; Y 一 别 X、 一 X 分 是 参 照 物 在 x和 Y方 向 的 像 素 数 ; 、 Y 一 别 为 x yx X 、 X 簦分 ,、y 方 向 的标 定 系数 。
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