基于图像的油菜表型参数测量方法研究
发布时间：2020-12-15 16:52
油菜是我国重要的油料作物,经济价值高,发展潜力大。实现油菜植株表型参数的无损自动测量还是亟待解决的问题。目前针对油菜的表型参数获取主要停留在人工测量阶段,存在依赖操作人员的主观判断、效率低下及缺乏实时性等缺点,也难以满足高通量测量的需求。随着机器视觉技术的发展,其在农业中得到了广泛的应用。本研究将针对油菜表型参数的自动测量问题,采用图像处理技术对油菜的主要表型参数的获取进行研究。主要研究内容如下:（1）油菜冠层结构表型参数测量。首先通过图像几何校正、连通区域标记等处理,完成对油菜叶片面积的测量,实验表明该方法的叶片面积测量相对误差低于3%。之后针对叶片中存在的边缘破损情况下的形状还原问题,本文提出利用主动形状模型（ASM）进行模型训练与形状拟合,取得了一定进展,还原后的油菜叶片面积重叠度为0.923,破损面积重叠度为0.873。油菜花蕾部分主要解决其计数问题。利用油菜花蕾的立体形状特征,在HSI颜色空间下进行图像增强算法以得到花蕾的数目,计数平均相对误差为4.42%。并据此设计了一套花蕾计数的图像拍摄便携装置。（2）油菜株型参数测量。本研究主要完成了油菜株高、分枝角度和角果着生角度的测...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
我国油菜播种面积、总产量及单位面积产量变化图
对油菜苗期的主根提取分割算法进行研究。介绍了全卷积神经网络（FCN）的发展、网络结构与特点。针对现有油菜苗期主根分割数据集的缺乏，介绍了本研究数据集的获取与预处理，并阐述了本研究的实验环境与配置以及模型建构、训练与测试过程。第五章，基于 Android 平台开发了油菜籽千粒重测量系统。对系统的结构与开发工具以及应用软件界面等进行了描述，也对千粒重计算中所需要进行的称重与计数环节的实现进行了阐述。重点针对在计数过程中出现的光照不均条件下的籽粒图像分割和粘连籽粒计数等问题进行了研究。实验表明本研究开发的千粒重系统也可以用于其他作物籽粒的千粒重测量中。第六章，对本研究工作进行总结，并概括、阐述和分析了本研究的创新点与不足之处，并对进一步的研究方向进行了展望。1.3.3 技术路线
图 2.1 叶面积测量样本Figure 2.1 Samples for leaf area estimation法摄时较难保证手机与拍摄背景保持水测量误差。为了更好地还原叶片的正处理。几何校正的一般流程为获取变图像与校正后的图像。几何校正中的 A、B、C、D 四个顶点。然后通边界，边界交点即需要寻找的控制点
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无人机遥感影像的玉米苗期株数信息提取[J]. 刘帅兵,杨贵军,周成全,景海涛,冯海宽,徐波,杨浩. 农业工程学报. 2018(22)
[2]剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断[J]. 张智韬,边江,韩文霆,付秋萍,陈硕博,崔婷. 农业机械学报. 2018(10)
[3]基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别[J]. 龙满生,欧阳春娟,刘欢,付青. 农业工程学报. 2018(18)
[4]高通量作物表型监测:育种和精准农业发展的加速器[J]. 郭庆华,杨维才,吴芳芳,庞树鑫,金时超,陈凡,王秀杰. 中国科学院院刊. 2018(09)
[5]基于无人机热红外与数码影像的玉米冠层温度监测[J]. 杨文攀,李长春,杨浩,杨贵军,冯海宽,韩亮,牛庆林,韩东. 农业工程学报. 2018(17)
[6]无人机多光谱遥感反演花蕾期棉花光合参数研究[J]. 陈俊英,陈硕博,张智韬,付秋萍,边江,崔婷. 农业机械学报. 2018(10)
[7]基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产[J]. 朱婉雪,李仕冀,张旭博,李洋,孙志刚. 农业工程学报. 2018(11)
[8]基于三维数字化的玉米株型参数提取方法研究[J]. 温维亮,郭新宇,赵春江,肖伯祥,王勇健. 中国农业科学. 2018(06)
[9]基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测[J]. 牛庆林,冯海宽,杨贵军,李长春,杨浩,徐波,赵衍鑫. 农业工程学报. 2018(05)
[10]高光谱图像检测马铃薯植株叶绿素含量垂直分布[J]. 孙红,郑涛,刘宁,程萌,李民赞,Zhang Qin. 农业工程学报. 2018(01)
博士论文
[1]基于无人机近感的高通量田间作物几何表型研究[D]. 胡鹏程.中国农业大学 2018
[2]玉米株型冠层三维数字化与结构解析技术研究[D]. 温维亮.北京工业大学 2017
[3]基于近感图像的作物表型高通量测量方法研究[D]. 段涛.中国农业大学 2017
[4]基于高光谱和图像处理技术的油菜病虫害早期监测方法和机理研究[D]. 赵芸.浙江大学 2013
[5]基于聚类分析的图像分割方法研究[D]. 张新野.大连海事大学 2012
硕士论文
[1]基于图像分割的道路裂纹检测算法研究[D]. 盛鹏.武汉科技大学 2018
[2]基于高通量成像技术的重离子束辐射诱变拟南芥表型组学筛选研究[D]. 穆金虎.中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所) 2017
[3]不同种植密度下油菜产量形成、叶片衰老及根系形态研究[D]. 李明.华中农业大学 2015
[4]多源图像的分割与识别算法研究[D]. 张巍.上海交通大学 2015
[5]氮肥和密度对直播冬油菜冠层结构及群体特征的影响[D]. 杨士芬.华中农业大学 2014
[6]甘蓝型油菜主要株型性状的遗传分析和QTL初步定位[D]. 张倩.西南大学 2013
[7]基于边缘检测的图像分割算法研究[D]. 唐闯.燕山大学 2012
[8]基于改进遗传算法的摄像机标定技术的研究[D]. 刘俏.大连理工大学 2007
[9]摄像机标定及相关技术研究[D]. 邹凤娇.四川大学 2005
[10]计算机视觉技术在作物形态测量中的应用[D]. 徐歆恺.首都师范大学 2005
本文编号：2918579
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
我国油菜播种面积、总产量及单位面积产量变化图
对油菜苗期的主根提取分割算法进行研究。介绍了全卷积神经网络（FCN）的发展、网络结构与特点。针对现有油菜苗期主根分割数据集的缺乏，介绍了本研究数据集的获取与预处理，并阐述了本研究的实验环境与配置以及模型建构、训练与测试过程。第五章，基于 Android 平台开发了油菜籽千粒重测量系统。对系统的结构与开发工具以及应用软件界面等进行了描述，也对千粒重计算中所需要进行的称重与计数环节的实现进行了阐述。重点针对在计数过程中出现的光照不均条件下的籽粒图像分割和粘连籽粒计数等问题进行了研究。实验表明本研究开发的千粒重系统也可以用于其他作物籽粒的千粒重测量中。第六章，对本研究工作进行总结，并概括、阐述和分析了本研究的创新点与不足之处，并对进一步的研究方向进行了展望。1.3.3 技术路线
图 2.1 叶面积测量样本Figure 2.1 Samples for leaf area estimation法摄时较难保证手机与拍摄背景保持水测量误差。为了更好地还原叶片的正处理。几何校正的一般流程为获取变图像与校正后的图像。几何校正中的 A、B、C、D 四个顶点。然后通边界，边界交点即需要寻找的控制点
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于无人机遥感影像的玉米苗期株数信息提取[J]. 刘帅兵,杨贵军,周成全,景海涛,冯海宽,徐波,杨浩. 农业工程学报. 2018(22)
[2]剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断[J]. 张智韬,边江,韩文霆,付秋萍,陈硕博,崔婷. 农业机械学报. 2018(10)
[3]基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别[J]. 龙满生,欧阳春娟,刘欢,付青. 农业工程学报. 2018(18)
[4]高通量作物表型监测:育种和精准农业发展的加速器[J]. 郭庆华,杨维才,吴芳芳,庞树鑫,金时超,陈凡,王秀杰. 中国科学院院刊. 2018(09)
[5]基于无人机热红外与数码影像的玉米冠层温度监测[J]. 杨文攀,李长春,杨浩,杨贵军,冯海宽,韩亮,牛庆林,韩东. 农业工程学报. 2018(17)
[6]无人机多光谱遥感反演花蕾期棉花光合参数研究[J]. 陈俊英,陈硕博,张智韬,付秋萍,边江,崔婷. 农业机械学报. 2018(10)
[7]基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产[J]. 朱婉雪,李仕冀,张旭博,李洋,孙志刚. 农业工程学报. 2018(11)
[8]基于三维数字化的玉米株型参数提取方法研究[J]. 温维亮,郭新宇,赵春江,肖伯祥,王勇健. 中国农业科学. 2018(06)
[9]基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测[J]. 牛庆林,冯海宽,杨贵军,李长春,杨浩,徐波,赵衍鑫. 农业工程学报. 2018(05)
[10]高光谱图像检测马铃薯植株叶绿素含量垂直分布[J]. 孙红,郑涛,刘宁,程萌,李民赞,Zhang Qin. 农业工程学报. 2018(01)
博士论文
[1]基于无人机近感的高通量田间作物几何表型研究[D]. 胡鹏程.中国农业大学 2018
[2]玉米株型冠层三维数字化与结构解析技术研究[D]. 温维亮.北京工业大学 2017
[3]基于近感图像的作物表型高通量测量方法研究[D]. 段涛.中国农业大学 2017
[4]基于高光谱和图像处理技术的油菜病虫害早期监测方法和机理研究[D]. 赵芸.浙江大学 2013
[5]基于聚类分析的图像分割方法研究[D]. 张新野.大连海事大学 2012
硕士论文
[1]基于图像分割的道路裂纹检测算法研究[D]. 盛鹏.武汉科技大学 2018
[2]基于高通量成像技术的重离子束辐射诱变拟南芥表型组学筛选研究[D]. 穆金虎.中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所) 2017
[3]不同种植密度下油菜产量形成、叶片衰老及根系形态研究[D]. 李明.华中农业大学 2015
[4]多源图像的分割与识别算法研究[D]. 张巍.上海交通大学 2015
[5]氮肥和密度对直播冬油菜冠层结构及群体特征的影响[D]. 杨士芬.华中农业大学 2014
[6]甘蓝型油菜主要株型性状的遗传分析和QTL初步定位[D]. 张倩.西南大学 2013
[7]基于边缘检测的图像分割算法研究[D]. 唐闯.燕山大学 2012
[8]基于改进遗传算法的摄像机标定技术的研究[D]. 刘俏.大连理工大学 2007
[9]摄像机标定及相关技术研究[D]. 邹凤娇.四川大学 2005
[10]计算机视觉技术在作物形态测量中的应用[D]. 徐歆恺.首都师范大学 2005
本文编号：2918579
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