基于机器视觉的株型参数测量方案设计与实现

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时间:2019-02-11

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1、摘璎曼II——————————-——_——_——————————————————————II,——I—————II—-_II——.曼摘要本文以经济作物玉米的植株作为研究对象,基于机器视觉理论,综合运用图像处理与分析技术,就机器视觉测量的各个关键环节进行深入研究。在分析和讨论现有图像处理方法的基础上,选择和探索适用于玉米植株形态参数测量的有效方法,实现对玉米植株的株高和叶片长度的自动测量。论文主要完成内容如下:针对玉米作物的生物特性和课题研究目标,在实验比较与效果分析的基础上,采用基于Lab颜色模型b特征分量的模态法阈值分割对输入到计算机中的植株照片进行二值处理,并

2、利用中值滤波和空穴检出方法平滑二值图像中存在的噪:士}尸;在试验分析OPTA和Hilditch等细化算法的基础上,引入基于模板匹配和索引表查找的改进算法对二值图像进行细化处理,在防止骨架偏移的同时也减少了突刺的产生,并使细化算法的处理速度得到提高;同时针对玉米植株的形态结构特点,采用线条跟踪的方法对细化后的植株骨架进行突刺剔除及叶脉提取,通过直线拟合算法实现叶脉曲线的矢量化,并在此基础上借助GDI+提供的扩充功能完成对玉米植株高度和各叶片长度的参数测量;基于WindowsXP中文操作平台,采用VisualC++作为开发工具,编程实现基于机器视觉的玉米作物形态参数测

3、量。通过对人工测量数据与机器测量数据进行相对误差分析,结果表明采用本文所述方案测量叶片长度的平均相对误差为5.85%,测量植株高度的平均相对误差为2.49%,达到农业测量的精度要求。关键词:机器视觉;机器视觉检测;图像处理;特征提取;形态参数测量摘要曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼!皇曼曼皇皇曼曼II一一一一HI—IHli;III;I曼皇曼!笪皇!!皂蔓曼!量鼍曼曼舅曼曼皇皇蔓曼曼皇曼曼!曼AbstractBasedonthemachinevisiontheory,thisthesistakesC01TIplantastheresearchsubjectandcompreh

4、ensivelytakesadvantageofimageprocessingandanalysistechniqueSOastomakeanin—depthstudyonkeylinksofmeasurementofmachinevision.Basedontheanalysisanddiscussionofpresentimageprocessingmethods,thisthesisselectsandexploresefficientmethodsthatareapplicabletothemeasurementofmorphologicalparamet

5、ersofcornplantsinordertomeasurethecoreplantheightandbladelengthautomatically.Themaincontentofthisthesisisasfollows:Aimatthebiologicalnaturesofcorncropandthestudyobjectivesandbaseonexperimentalcomparisonandeffectanalysistoadoptthethresholdpartitionalgorithmforplantphotosincomputeronthe

6、basisofcomponentsofcharacteristicbofLabcolormodel,realizethebinarizationprocessingofcolorfulimagesandsmoothnoiseinbinaryimagesbymeansofmediumfilteringandholedetection.Introducetherefinementalgorithm,whichisbasedonthetemplatematchingandindexedlistsearching,tomakeelaborateprocessingforb

7、inaryimagesonthebasisofthetestandanalysisofthinningalgorithms,includingOPTAandHilditch.Whilepreventingdeviationofskeleton,thisrefinementalgorithmcouldreducetheprotrusionandimprovetheprocessingspeedofthealgorithm.Aimatthemorphologicalstructurefeaturesofcornplantsandadoptthelinetracking

8、metho

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