基于机器视觉的大田水稻卷叶程度测量方法技术
Method of measuring the degree of leaf roll of paddy rice based on machine vision
The invention discloses a method for quantitative measurement of the degree of leaf curling of paddy rice in field based on machine vision. By means of the method of shooting rice RGB image, extraction of rice by using image processing technology and the perimeter area ratio and plant duty ratio, as a digital volume of canopy leaf value, can overcome the current detection method is subjective and can only score on rice leaf rolling defects, to achieve continuous and quantitative volume of rice to measure the leaf level, and can be easily applied to other crop leaf level measurements. Compared with the existing technology, it has the advantages of quantifying the degree of volume, nondestructive and simple operation.
【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的大田水稻卷叶程度测量方法
本专利技术属于农业自动化领域，具体涉及水稻表型参数自动化测量，尤其涉及一种基于机器视觉的大田水稻卷叶程度定量化测量方法。具体特指一种利用相机拍摄水稻的RGB图像，并通过图像处理技术提取水稻的数字化卷叶程度的水稻卷叶程度测量方法。
技术介绍
随着全球气候的变化，干旱已成为制约水稻生产的重要因素之一。培育抗旱品系对于稳定及提高水稻产量有重要的意义。水稻抗旱品系的培育首先要求能科学有效地评价与筛选待鉴定材料的抗旱性。水稻抗旱性主要通过对抗旱指标的鉴定来实现，因此选择相关性好、有效的抗旱性状指标是抗旱鉴定的关键。卷叶是水稻抗旱研究中的一种重要性状，传统对卷叶程度的衡量主要基于人工观测，将卷叶从不卷到卷曲分为5个等级。0级：无卷叶症状，或20％以下叶片卷曲；1级：20％-40％的叶片面积发生卷曲；2级：41％-60％的叶片面积发生卷曲；3级：61％-80％的叶片面积发生卷曲；4级：81％以上叶片卷成筒状。这种方法具有很大的主观性，不同观测人员得出的结论可能不一样。另外，这种方法仅仅能将卷叶程度分为5级，无法定量化测量卷叶程度。针对自动...
【技术保护点】
一种基于机器视觉的大田水稻卷叶程度定量化测量方法，其特征在于，包括：步骤A，通过数码相机采集大田环境下水稻群体的RGB图像I；步骤B，提取水稻图像I的ExG分量和ExR分量；ExG＝2Ng‑Nr‑Nb (1)ExR＝1.4Nr‑Nb (2)Nr＝R/(R+G+B) (3)Ng＝G/(R+G+B) (4)Nb＝B/(R+G+B) (5)其中，R，G，B是原始RGB图像的R，G，B分量；步骤C，通过ExG分量和ExR分量分割得到水稻的绿色部分图像BW1，具体地，设置ExG阈值和ExR阈值，若某个像素的ExG灰度值大于ExG阈值，且ExR灰度值小于Ex...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的大田水稻卷叶程度定量化测量方法，其特征在于，包括：步骤A，通过数码相机采集大田环境下水稻群体的RGB图像I；步骤B，提取水稻图像I的ExG分量和ExR分量；ExG＝2Ng-Nr-Nb(1)ExR＝1.4Nr-Nb(2)Nr＝R/(R+G+B)(3)Ng＝G/(R+G+B)(4)Nb＝B/(R+G+B)(5)其中，R，G，B是原始RGB图像的R，G，B分量；步骤C，通过ExG分量和ExR分量分割得到水稻的绿色部分图像BW1，具体地，设置ExG阈值和ExR阈值，若某个像素的ExG灰度值大于ExG阈值，且Ex...
【专利技术属性】
技术研发人员：段凌凤，杨万能，叶军立，周风燃，熊立仲，陈国兴，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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