为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,

[目的]以草莓为代表的浆果果实收获方式仍然以人力为主，随着近年来农业生产人员老龄化及人工费用的激增，机器（人）全自动采摘已是必然趋势，目前的难点在于机器视觉的识别与定位，相比2D视觉，3D视觉不仅具有更丰富的语义信息，而且在空间定位上有着明显的优势。本文旨在利用3D视觉技术实现草莓的准确识别和定位，为机器人自动采摘提供技术支持。针对田间背景噪声干扰、草莓果实体积小且伴随遮挡的难点，本文采用点云滤波技术进行点云降噪，利用3D视觉技术实现了草莓与复杂背景的语义分割。[方法] 使用IntelRealsenseD435i深度相机采集了不同光照、不同季节和遮挡条件下的草莓点云数据，构建了一个包含三个类别的数据集，分别为无遮挡、低遮挡、高遮挡。首先结合多阈值统计滤波和ROI提取技术对点云数据进行预处理，过滤噪声；以PointNet++为基础模型，对点云数据直接提取特征，并在PointNet++的基础上提出了一种针对复杂背景下小尺度目标的语义分割模型SS-PointNet++，利用点云的多种特征信息作为网络的输入特征，构建采样层、分组层，并通过PointNet提取局部特征，使用最远点采样法对点云取样并最大程度的覆盖到整个点集，针对小尺度目标设计了三种不同半径的球查询(BallQuery)来获取局部特征，改进了SA层和FP 层的结构，使其能够适应低密度点云。[结果]对未经预处理的点云进行分割时，有 0.74%的概率出现离群点的误判问题，而对预处理后的单张点云图像进行语义分割的用时平均减少了 3.47 s。点云图像测试结果表明，SS-PointNet++模型的平均准确率达到了 86.95%，比优化前提升了 19.54百分点，平均交并比为 0.740。在光照充足且无遮挡的草莓上，该模型的语义分割准确率高达 95.36%，而在暗光环境下，该模型的平均准确率也能达到 81.34% 。[结论] SS-Pointnet++模型提升了小尺度目标点云的语义分割效果，对不同光照条件具有较强的鲁棒性，为基于 3D 点云的小物体和遮挡物体的分割提供了一种有效的方法；本文提出的草莓遮挡类型的划分，对后续草莓遮挡问题提供了数据分析支持，对其他基于3D点云的小尺度物体的目标检测和遮挡问题也起到借鉴作用。

【目的】探讨膜下滴灌条件下,水氮运筹对棉花产量形成期根系及叶片衰老特性、产量和水分利用效率的调节效应,为调控滴灌棉花早衰和提高棉花产量提供依据。【方法】在土柱栽培条件下,采用膜下滴灌技术控制水氮的供应量及分配比例,共设置4个水分、2个氮肥运筹共8个处理,研究水氮供应方式对膜下滴灌棉花根系生长、根系活力、根系及叶片保护性酶活性、产量和水分利用效率的影响。【结果】与其它水氮供应方式相比,播前灌条件下盛花期前限量滴灌后恢复充分滴灌配合重施花铃肥的水氮供应方式显著促进了棉花深层根系生长、增强了根系活力,根系及叶片SOD活性较高、MDA含量较低,延缓了植株衰老进程,提高光合产物向生殖器官分配的比例、增加...

为研究盐胁迫对棉花超微结构的影响,用透射电子显微镜对NaCl胁迫下的棉花叶片和根系进行了观察和分析。结果表明,未胁迫的棉花叶片及根系细胞中各细胞器结构完整,而0.3%NaCl胁迫3 d后,引起了6个棉花品种超微结构的变化,其中,中50、N52、N203和K-1叶绿体形状改变,膜变得模糊,基粒片层结构分散,其中有部分叶绿体受损极为严重,包括类囊体排列紊乱、扭曲、松散,部分类囊体膜解体、空泡化,甚至消失,嗜锇颗粒增多;而根细胞中线粒体数量增多,膜系统受到破坏,嵴减少甚至模糊,细胞核核膜、线粒体膜破裂,核内染色质高度凝缩,核发生降解,而中熟品种N177和N181受破坏较轻,有较为完整的线粒体和细胞壁...

针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法T&C(Texture&Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像(每种20幅,共180幅)进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和...

针对传统方法和叶面积仪法测定作物叶面积、叶长、叶宽等参数费时费力,成本高等问题,提出苹果叶面积、叶长、叶宽和周长的图像测定法。首先采用颜色空间转换法转换RGB(红、绿、蓝)图为HIS(色调、亮度、饱和度)图,并以大津法(Otsu)阈值色调(H)获取二值图像;再根据二值图中苹果叶边缘像素坐标分布特征,计算叶长、叶宽和叶周长,根据苹果叶片像素数计算叶面积;最后对叶长、叶宽和叶面积的计算值与实测值之间进行均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)计算,并以测定硬币周长的方式验证周长算法。结果表明:苹果叶面积、叶长、叶宽的RMSE值分别为0.58cm~2、0.46和0.10cm,R~2值分别为0.99、0.93、0.97,测定的1元、5角、1角硬币的周长分别为7.68、6.42和6.10cm。RMSE取值较小和R~2取值较高表明叶面积、叶长和叶宽算法结果可靠,周长算法验证结果表明周长计算值与实测值之间差异较小。

利用叶绿素荧光动力学测定技术 ,对不同氮肥用量条件下棉花叶片光能吸收、传递、转换特性进行了研究。结果表明 ,适量追施氮肥 (30 0kg·ha-1)改善了棉花叶片光合功能 ,提高了PSII的活性和光化学最大效率及PSII反应中心开放部分的比例 ,使表观光合作用电子传递速率和PSII总的光化学量子产量提高 ,降低了非辐射能量耗散 ,使叶片所吸收的光能较充分地用于光合作用。这种改善光合功能的作用与品种有密切关系 ,新陆早 6号响应较为敏感 ,而新陆早 7号响应不敏感。

土壤干旱导致棉花叶片细胞膜透性明显增大，硝酸还原酶活性、光合速率下降。耐旱性较强的棉花材料ＢＰＡ６８，细胞膜透性增加幅度和硝酸还原酶活性及光合速率下降幅度均小于中等耐旱品种中棉１２号。复水４８ｈ后细胞膜透性、硝酸还原酶活性和光合速率恢复程度与品种的耐旱性、生育期有关。

【目的】明确持续干旱胁迫对棉花叶片光谱、光合和荧光特征的影响,为筛选水分敏感指标提供理论依据。【方法】以转基因抗虫棉银瑞361为试材,采用盆栽控水方式,测定持续干旱与复水条件下棉花叶片光谱、光合和荧光参数。【结果】两年试验结果表明,随着干旱胁迫时间的延长叶片相对含水量(RWC)、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)、PSⅡ原初光能转化效率(Fv/Fm)、PSⅡ实际光化学量子产量(ΦPSⅡ)、光化学淬灭系数(qP)、光化学反射指数(PRI)呈下降趋势,气孔限制值(Ls)先上升后下降,非光化学淬灭系数(NPQ)则呈上升趋势,复水后除RWC外,其它指标都未恢复到初始状态。与初始状态...

研究了液膜不同浓度对棉花叶片净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、叶绿素荧光诱导动力学参数及水分利用效率的影响。结果表明,液膜不同浓度均能降低棉花叶片的蒸腾速率和气孔导度;较高浓度液膜增大叶片qN值,降低叶片净光合速率;适宜浓度液膜(40～50倍)显著提高叶片水分利用效率,对净光合速率无明显影响。

树木图像提取是将树木地面摄影图像中的单株树木与其周围景物分离的技术,为计算机技术在林业中的应用提供基础数据和技术支撑。在自然场景中拍摄的背景具有不确定性的树木图像,其提取是一项探索性很强的工作,具有重要的实用价值和现实意义。本文分析了复杂背景下树木图像的特点和提取的难点等问题;把近年来出现的树木图像提取方法按照图像分割和自然图像抠图分成两大类,并分别对每种方法中的典型算法进行了详细阐述。在此基础上,对图像分割与自然图像抠图技术在树木图像提取应用中的优势和局限性进行了分析和比较,提出把图像分割和自然图像抠图技术合理结合,针对树木图像特征,设计出准确、快速、实时的树木图像提取技术是未来研究的重点和...

利用多重分形理论中的基于sum容量测度、max容量测度和min容量测度的多重分形谱分割方法,分别对油菜菌核病害、白斑病害、油菜潜叶蝇虫害叶片图像进行识别与分割。结果表明:基于多重分形理论的油菜病虫害叶片图像分割优于传统的阈值分割,基于C均值聚类的分割以及传统区域分割,主要在于能够清晰地分割出病虫害叶片边缘轮廓,准确定位病虫斑区域,同时还能保留较多细节,具有局部性强、准确性高的特点。相比而言,基于max和min容量测度的分割优于基于sum容量测度的分割。

为解决自然条件下棉花叶片因其轮廓几何边缘长势不均匀所导致的叶片目标提取不精准问题,提出一种基于改进C-V模型的棉花病害叶部目标提取方法。在传统C-V模型的基础上,将长度惩罚项和符号距离函数的约束能量项引入能量模型中,以达到对演化曲线长度变化的约束目的,从而完成对整幅图像目标特征的提取。本研究算法先对待分割的图像设置初始曲线,并利用高斯滤波算子对待分割图像进行平滑滤波处理,然后根据图像全局灰度信息和局部二值匹配信息建立能量方程,根据其离散化形式,对水平集函数进行演化,并从中提取演化曲线,最后根据水平集函数演化过程所满足的终止条件,输出图像分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:本研究算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)轮廓提取准确率分别达到82.23%、82.73%和84.60%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像目标特征轮廓实现准确提取。

为提高高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算精度,以陕西省关中地区棉花花铃期叶片高光谱反射率为数据源,分析了13种植被指数与棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系;同时采用降精细采样法,详细分析4002 000nm波段范围内原始光谱反射率的任意两两波段组合而成的优化光谱指数RSI与SPAD值的定量关系,构建线性及非线性回归监测模型,并对模型进行验证。结果表明:1)所提取的13种植被指数中NIR/NIR与SPAD值的相关系数最大(r=0.914),并且基于NIR/NIR(R780/R740)构建的回归方

针对不同的光照以及不同天气条件引起叶片图像颜色不一致的问题，采用１０种典型的颜色恒常性算法对葡萄叶片图像中颜色的恢复效果进行对比试验，用色差ΔＥａ＊ｂ＊和估计光源角度误差２种方法对不同算法的颜色恢复效果进行评价。试验结果表明：各种算法对图像中叶片颜色恢复均有一定的效果，其中２ｎｄ－ｏｒｄＥｒ ＧｒＥｙ－ＥｄＧＥ和ＥｄＧＥ－ｂａｓＥｄ Ｇａｍｕｔ ｍａｐｐｉｎＧ ２种算法对不同光照和天气条件下以及多个品种的葡萄叶片图像处理后，其色差误差和估计光源角度误差均达到最小；从视觉角度上看，这２种算法处理后的图像也最接近基准图像。试验还表明：这２种颜色恒常性算法对于解决农业领域中许多由于成像条件的差异所引．．．