基于機器視覺的株型參數(shù)測量方案設計與實現(xiàn).pdf

1、本文以經(jīng)濟作物玉米的植株作為研究對象，基于機器視覺理論，綜合運用圖像處理與分析技術，就機器視覺測量的各個關鍵環(huán)節(jié)進行深入研究。在分析和討論現(xiàn)有圖像處理方法的基礎上，選擇和探索適用于玉米植株形態(tài)參數(shù)測量的有效方法，實現(xiàn)對玉米植株的株高和葉片長度的自動測量。論文主要完成內(nèi)容如下： 針對玉米作物的生物特性和課題研究目標，在實驗比較與效果分析的基礎上，采用基于Lab顏色模型b特征分量的模態(tài)法閾值分割對輸入到計算機中的植株照片進行二值處理

2、，并利用中值濾波和空穴檢出方法平滑二值圖像中存在的噪聲； 在試驗分析OPTA和Hilditch等細化算法的基礎上，引入基于模板匹配和索引表查找的改進算法對二值圖像進行細化處理，在防止骨架偏移的同時也減少了突刺的產(chǎn)生，并使細化算法的處理速度得到提高；同時針對玉米植株的形態(tài)結構特點，采用線條跟蹤的方法對細化后的植株骨架進行突刺剔除及葉脈提取，通過直線擬合算法實現(xiàn)葉脈曲線的矢量化，并在此基礎上借助GDI+提供的擴充功能完成對玉米植株高