基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法与系统技术方案

技术编号:19024454 阅读:33 留言:0更新日期:2018-09-26 19:19
本发明专利技术提供了一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,包含以下步骤:轮廓波动频率获取步骤:获取参照稻穗在无重叠情况下构成的连通区域的参照轮廓波动频率f0,与实测稻穗构成的连通区域的计数轮廓波动频率f′;稻穗粒数计算步骤:将频率比f′/f0作为修正系数,根据修正系数计算实测稻穗粒数。相应地,本发明专利技术还提供了一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数系统。与有损脱粒式的稻穗计数方法相比,本发明专利技术计算速度快,计数精度相当,操作简单只需拍摄一张图片即可,无需进行脱粒操作,不会破坏一株稻穗的完整性,能够满足高通量稻穗籽粒计数需求。

【技术实现步骤摘要】
基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法与系统
本专利技术涉及农业领域、计数领域,具体地,涉及一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法与系统。
技术介绍
在水稻育种研究中,水稻的表型性状对优质育种研究具有极其重要的作用。其中,每株在穗稻粒这一谷粒性状参数直接反应了水稻的产量大小。因此,实现对每株稻穗籽粒数进行准确、高效的计数,对水稻育种具有重要意义。现有的稻穗粒计数方法主要分为两种。一种是采用脱粒机构将稻穗粒从枝梗上脱下,再利用光电传感器进行计数,这种计数方式精度较高,但属于有损检测破坏了植株的完整性,且计数方式复杂不便于高通量的稻穗籽粒计数。另一种是采用整株图像的无损计数方法当前无损在穗稻籽计数方法为面积法,其过程为:拍摄一幅稻穗图像;对图像预处理计算图像中稻穗的面积;在同等拍摄条件下拍摄多个稻穗粒,根据粒数计算每个稻穗粒的平均面积;利用图像中稻穗的总面积除以单个稻穗的平均面积得到总粒数。这种方式计数精度较差,没有考虑到稻穗粒之间的重叠情况而造成计算所得的稻穗粒数偏小,计数鲁棒性不好。当前较为流行的P-Trap植物分析软件在此基础上,使用总面积除以单个面积乘以一个固定的修正系数来对稻穗粒进行修正。这种方法提高了计数精度,但仍然存在一些缺点,例如修正系数无法有效的确定,需要大量样本进行线性回归确定,且该修正系数为固定值无法根据稻穗粒之间不同程度的重叠而修改,造成计数精度不够高。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷,本专利技术的目的是提供一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法与系统。根据本专利技术提供的基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,包含以下步骤:轮廓波动频率获取步骤:获取参照稻穗在无重叠情况下构成的连通区域的参照轮廓波动频率f0,与实测稻穗构成的连通区域的计数轮廓波动频率f′;稻穗粒数计算步骤:将频率比f′/f0作为修正系数,根据修正系数计算实测稻穗粒数。优选地,轮廓波动频率获取步骤包含以下步骤:图像预处理步骤:对样本图像进行处理,获得连通区域;一维序列获取步骤:获取连通区域的主轴,计算连通区域外轮廓点到主轴的距离,获得关于距离的一维序列;轮廓波动频率计算步骤:对一维序列进行连续小波变换,计算获得连通区域的轮廓波动频率;所述轮廓波动频率包含参照轮廓波动频率f0与计数轮廓波动频率f′。优选地,图像预处理步骤包含以下任一个或任多个步骤:灰度化与二值化处理步骤:将样本图像中的稻穗图像从背景中分离;圆检测处理步骤:去除样本图像中的圆形磁铁图像;腐蚀与膨胀处理步骤:去除样本图像中的稻穗枝梗图像;孔洞填充处理步骤:填充稻穗图像中分割不完全的孔洞。优选地,所述一维序列获取步骤包含以下步骤:主轴计算步骤:根据如下公式求取连通区域的协方差矩阵A:X={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}式中:m为连通区域上外轮廓坐标点的个数;X为连通区域上外轮廓坐标点的坐标序列;E(X)为连通区域上外轮廓坐标点在两个坐标方向上的平均值;(X-E(X))T表示求取(X-E(X))的转置矩阵;(xm,ym)为连通区域上第m个外轮廓坐标点;根据如下公式对协方差矩阵A进行特征值分解,获得特征值与特征向量矩阵:A=QΛQ-1式中:Q为协方差矩阵A的特征向量所组成的特征向量矩阵;Λ为由矩阵A的所有特征值组成大小为m×m的对角阵;Q-1表示求取Q的逆矩阵;根据如下公式求取主轴l的直线表达式:Q1(1)×(y-yc)=Q1(2)×(x-xc)式中:Q1为矩阵Q的第一列构成的向量;Q1(1)为二维向量Q1的第一个元素;y为l上任一点的纵坐标;yc为连通区域上所有外轮廓点的纵坐标的平均值,Q1(2)为二维向量Q1的第二个元素;x为主轴l上任一点的横坐标;xc为连通区域上所有外轮廓点的横坐标的平均值,一维轮廓序列计算步骤:将l转化为C1x+C2y+C3=0的表达形式,再根据如下公式计算一维轮廓序列:式中:s(k)为第k个外轮廓坐标点到主轴l的距离,k=1,2,...,m;C1、C2、C3为主轴l的直线表达式C1x+C2y+C3=0中的三个系数;xk为连通区域上第k个外轮廓坐标点的横坐标;yk为连通区域上第k个外轮廓坐标点的纵坐标;外轮廓上所有坐标点到主轴l的距离构成一维轮廓序列s={s(1),s(2),...,s(m)}。优选地,所述轮廓波动频率计算步骤包含以下步骤:对一维轮廓序列s的进行连续小波变换获得时间t、频率f下的第一小波系数矩阵W(t,f)与相应的第一频率序列F;根据第一频率序列F设定小波重构频段带;根据设定的小波重构频段带对s进行小波重构得到重构序列s′,对s′进行连续小波变换得到时间t、频率f下的第二小波系数矩阵W′(t,f)和相应的第二频率序列F′;按以下公式计算轮廓波动频率favg:M(t)=maxW′(t,f),t=1,2,...,m式中:M(t)为W′(t,f)中每个时间点t上频率幅值的最大值;max表示求最大值运算;M为M(t)对应的频率幅值最大值向量;F′idx(t)为M(t)对应在第二频率序列F′中的频率;稻穗粒数计算步骤中,按以下公式计算实测稻穗粒数:式中:n(a)为实测稻穗中第a个连通区域内稻穗粒数N;m(a)为实测稻穗中第a个连通区域的面积;m0为参照稻穗中单个稻穗的平均面积;favg(a)为实测稻穗中第a个连通区域的计数轮廓波动频率;P为实测稻穗中连通区域的个数,a=1,2,...,P。本专利技术还提供了一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数系统,包含以下模块:轮廓波动频率获取模块:获取参照稻穗在无重叠情况下构成的连通区域的参照轮廓波动频率f0,与实测稻穗构成的连通区域的计数轮廓波动频率f′;稻穗粒数计算模块:将频率比f′/f0作为修正系数,根据修正系数计算实测稻穗粒数。优选地,轮廓波动频率获取模块包含以下模块:图像预处理模块:对样本图像进行处理,获得连通区域;一维序列获取模块:获取连通区域的主轴,计算连通区域外轮廓点到主轴的距离,获得关于距离的一维序列;轮廓波动频率计算模块:对一维序列进行连续小波变换,计算获得连通区域的轮廓波动频率;所述轮廓波动频率包含参照轮廓波动频率f0与计数轮廓波动频率f′。优选地,图像预处理模块包含以下任一个或任多个模块:灰度化与二值化处理模块:将样本图像中的稻穗图像从背景中分离;圆检测处理模块:去除样本图像中的圆形磁铁图像;腐蚀与膨胀处理模块:去除样本图像中的稻穗枝梗图像;孔洞填充处理模块:填充稻穗图像中分割不完全的孔洞。优选地,所述一维序列获取模块包含以下模块:主轴计算模块:根据如下公式求取连通区域的协方差矩阵A:X={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}式中:m为连通区域上外轮廓坐标点的个数;X为连通区域上外轮廓坐标点的坐标序列;E(X)为连通区域上外轮廓坐标点在两个坐标方向上的平均值;(X-E(X))T表示求取(X-E(X))的转置矩阵;(xm,ym)为连通区域上第m个外轮廓坐标点;根据如下公式对协方差矩阵A进行特征值分解,获得特征值与特征向量矩阵:A=QΛQ-1式中:Q为协方差矩阵A的特征向量所组成的特征向量矩阵;Λ为由矩阵A的所有特征值组成大小为m×m的对角阵;Q-1表示求取Q的逆矩阵;根据如下公式求取主轴l的直线表达本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,其特征在于,包含以下步骤:轮廓波动频率获取步骤:获取参照稻穗在无重叠情况下构成的连通区域的参照轮廓波动频率f0,与实测稻穗构成的连通区域的计数轮廓波动频率f′;稻穗粒数计算步骤:将频率比f′/f0作为修正系数,根据修正系数计算实测稻穗粒数。

【技术特征摘要】
1.一种基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,其特征在于,包含以下步骤:轮廓波动频率获取步骤:获取参照稻穗在无重叠情况下构成的连通区域的参照轮廓波动频率f0,与实测稻穗构成的连通区域的计数轮廓波动频率f′;稻穗粒数计算步骤:将频率比f′/f0作为修正系数,根据修正系数计算实测稻穗粒数。2.根据权利要求1所述的基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,其特征在于,轮廓波动频率获取步骤包含以下步骤:图像预处理步骤:对样本图像进行处理,获得连通区域;一维序列获取步骤:获取连通区域的主轴,计算连通区域外轮廓点到主轴的距离,获得关于距离的一维序列;轮廓波动频率计算步骤:对一维序列进行连续小波变换,计算获得连通区域的轮廓波动频率;所述轮廓波动频率包含参照轮廓波动频率f0与计数轮廓波动频率f′。3.根据权利要求2所述的基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,其特征在于,图像预处理步骤包含以下任一个或任多个步骤:灰度化与二值化处理步骤:将样本图像中的稻穗图像从背景中分离;圆检测处理步骤:去除样本图像中的圆形磁铁图像;腐蚀与膨胀处理步骤:去除样本图像中的稻穗枝梗图像;孔洞填充处理步骤:填充稻穗图像中分割不完全的孔洞。4.根据权利要求2所述的基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,其特征在于,所述一维序列获取步骤包含以下步骤:主轴计算步骤:根据如下公式求取连通区域的协方差矩阵A:X={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}式中:m为连通区域上外轮廓坐标点的个数;X为连通区域上外轮廓坐标点的坐标序列;E(X)为连通区域上外轮廓坐标点在两个坐标方向上的平均值;(X-E(X))T表示求取(X-E(X))的转置矩阵;(xm,ym)为连通区域上第m个外轮廓坐标点;根据如下公式对协方差矩阵A进行特征值分解,获得特征值与特征向量矩阵:A=QΛQ-1式中:Q为协方差矩阵A的特征向量所组成的特征向量矩阵;Λ为由矩阵A的所有特征值组成大小为m×m的对角阵;Q-1表示求取Q的逆矩阵;根据如下公式求取主轴l的直线表达式:Q1(1)×(y-yc)=Q1(2)×(x-xc)式中:Q1为矩阵Q的第一列构成的向量;Q1(1)为二维向量Q1的第一个元素;y为l上任一点的纵坐标;yc为连通区域上所有外轮廓点的纵坐标的平均值,Q1(2)为二维向量Q1的第二个元素;x为主轴l上任一点的横坐标;xc为连通区域上所有外轮廓点的横坐标的平均值,一维轮廓序列计算步骤:将l转化为C1x+C2y+C3=0的表达形式,再根据如下公式计算一维轮廓序列:式中:s(k)为第k个外轮廓坐标点到主轴l的距离,k=1,2,...,m;C1、C2、C3为主轴l的直线表达式C1x+C2y+C3=0中的三个系数;xk为连通区域上第k个外轮廓坐标点的横坐标;yk为连通区域上第k个外轮廓坐标点的纵坐标;外轮廓上所有坐标点到主轴l的距离构成一维轮廓序列s={s(1),s(2),...,s(m)}。5.根据权利要求4所述的基于轮廓信息多尺度分析的稻穗粒无损计数方法,其特征在于,所述轮廓波动频率计算步骤包含以下步骤:对一维轮廓序列s的进行连续小波变换获得时间t、频率f下的第一小波系数矩阵W(t,f)与相应的第一频率序列F;根据第一频率序列F设定小波重构频段带;根据设定的小波重构频段带对s进行小波重构得到重构序列s′,对s′进行连续小波变换得到时间t、频率f下的第二小波系数矩阵W′(t,f)和相应的第二频率序列F′;按以下公式计算轮廓波动频率favg:M(t)=maxW′(t,f),t=1,2,...,m式中:M(t)为W′(t,f)中每个时间点t上频率幅值的最大值;max表示求最大值运算;M为M(t)对应的频率幅值最大值向量;Fi′dx(t)为M(t)对应在第二频率序列F′中的频率;稻穗粒数计算步骤中,按以下公式计算实测稻穗粒数:式中:n(a)为实测稻穗中第a个连通区域内稻穗粒数N;m(a)为实测稻穗中第a个连通区域的面积;m0为参照稻穗中单个稻穗的平均面积;favg(a)为实测稻穗中第a个连通区域的计数轮廓波动频率;P为实测稻穗中连通区域的个数,a=1,2,...,P。...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘成良林可贡亮吴伟袁政张大兵
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:上海,31

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