表型检测中用于小麦株型研究的快速三维重建方法

发布时间：2017-09-18 18:30

  本文关键词：表型检测中用于小麦株型研究的快速三维重建方法

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【摘要】：植物表型自动化检测技术在农业研究和作物育种的过程中发挥了重要作用,但目前受限于二维技术三维特征很难被提取。株型是影响多分蘖作物产量的重要表型特征之一,它包括分蘖数、分蘖角、和茎粗等参数。传统方法中获取这些特征参数需要大量的人工测量,而人工测量具有耗时,主观性强,不准确等缺陷,因此用人工的方法进行大批量的表型分析是不现实的。为了使作物育种研究中株型参数提取实现自动化,提出一种用于高通量植株株型性状参数获取的快速三维重建方法,为了提高重建效率,研究中使用了图形处理单元(GPU)并行处理技术,在统一计算设备架构(CUDA)下进行重建的并行计算,使单株重建时间缩减到10秒左右,适合使用于高通量表型检测平台。
【作者单位】： 华中科技大学生命科学与技术学院武汉光电国家实验室Britton
【关键词】： D 体素重建 株型 GPU 高通量
【基金】：国家863计划项目(2013AA102403) 新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0386)资助
【分类号】：S512.1;S126
【正文快照】： 植物表型自动检测技术在农业研究和作物育种的过程中发挥了重要作用,随着数字图像处理技术的发展,可见光成像手段已广泛应用于植物表型的分析[1],基于二维图像处理技术的表型研究内容包括叶片表型分析[2~5]、根系表型分析[6~8]、产量相关性状分析[9~11]以及植株整体的测量分析，

本文编号：877173