江苏大学学报(自然科学版)

北大核心,CA,JST,WJCI,

国内刊号:32-1668/N

国际刊号:1671-7775

江苏大学学报(自然科学版)杂志2023年第3期:基于叶片匹配的作物植株图像分离与计数方法

发布日期:

作者:张连宽,肖德琴,岑冠军,于永浩

单位:1. 华南农业大学 数学与信息学院, 广东 广州&nbsp; 510642; 2.&nbsp; 广西作物病虫害生物学重点实验室, 广西 南宁 530007 <br />

关键词:作物, 机器视觉, 图像采集, 叶片匹配, 图像拼接

基金:&nbsp;广西作物病虫害生物学重点实验室基金资助项目(17-259-47-KF-4); 广东省重点领域研发计划项目(2019B020214002)

构建了从连续采集的田间图像中提取作物植株的算法,为图像采集植株微观生长信息提供算法支撑.首先,从图像中分割出叶片,根据叶片距离分离出单个植株;将连续相邻的两幅图像进行拼接获得拼接变换,并将两幅图像中各植株图像与空图像按照获得的拼接变换计算出植株拼接变换图;其次,求出各株拼接变换图的叶片图像质心,采用距离门限的方法判断两植株图像是否为同株作物;在此基础上,采用传递闭包获得各株作物在不同图像中的集合,并用距离中心最小的方法从各株集合中选择出最佳图像,用5种作物对该算法进行验证,结果表明:株数检测准确率达到了100%,提出的方法也成功地将各植株图像精确地提取出来,同时算法显示出高效的计算效率.

来源:2023年第3期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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