The invention discloses an automatic detection method for tiller number of wheat based on RGB image, belonging to the field of plant phenotypic measurement. A common camera is used as the acquisition device to collect wheat images. By means of digital image processing technology, a wheat tiller number automatic detection method based on RGB image is designed. The method, as shown in Figure 1, includes: segmentation of the RGB image of wheat, extraction of wheat from the background, removal of the stalk of Wheat by morphological treatment, and subtracting the image of the whole wheat and morphology after the segmentation to get the image containing the stem stem of the wheat; edge detection. After testing, the discontinuous stem stems were obtained by Hof transformation. The number of line segments was detected by filling the gap into a line segment and the number of line segments was detected so as to automatically detect the number of wheat tillers. This method is the first use of Hof transform method and the automatic nondestructive testing of wheat tiller number based on RGB image. It is suitable for automatic nondestructive testing of tiller number of wheat and rice, which lays the foundation for automatic measurement of wheat phenotypes.
【技术实现步骤摘要】
一种基于RGB图像的小麦分蘖数自动检测方法
本专利技术属于数字图像处理在植物表型测量领域的应用,是对小麦分蘖数目进行自动无损检测及测量的一种方法,适用麦类及稻类作物分蘖数目的自动无损检测。
技术介绍
小麦是重要的粮食作物,在世界上播种面积和总产量都占据第一,以小麦为主要粮食的人口占世界总人口的1/3,小麦生产在国民经济中占重要地位,是整个农业生产的基础。分蘖是小麦的重要生物学特性,小麦对环境的适应及小麦群体的自动调节,在很大程度上是通过分蘖消长实现的。小麦分蘖的数量和成穗率决定于在合理的栽培措施下个体发育健壮的程度,而分蘖成穗率又在一定程度上决定着群体结构优劣和经济产量高低。因此,小麦的分蘖数作为影响小麦产量的重要因素一直备受育种家的关注。然而截止到目前为止,都是采用人工识别从而进行测量的方法,难于满足大批量快速测试的要求。基于RGB图像的小麦分蘖自动化无损测检测,国内外鲜有相关文献报道。JiangN采用CT扫描的方法得到小麦的横截面视图,然后根据横截面的形状来区分小麦的叶子和秆茎,从而获得小麦的分蘖数目(JiangN,YangW,DuanL,etal.AccelerationofCTreconstructionforwheattillerinspectionbasedonadaptiveminimumenclosingrectangle[J].Computersandelectronicsinagriculture,2012,85:123-133)。这种方法的缺点是测量速度慢,而且CT扫描设备的限制,不能得到普遍应用。BoyleRD开发小麦分蘖计数方法是 ...
【技术保护点】
一种基于RGB图像的小麦分蘖数目无损自动检测及测量方法。该方法按照以下步骤进行:(1)对小麦RGB图像进行归一化处理获得每一个像素的RGB的值,提取2G‐R‐B(R‐红色分量图像(G‐绿色分量图像;B‐蓝色分量图像)色差灰度图,采用OSTU方法求得该灰度图阈值,利用该阈值对图像进行二值化处理;(2)通过检测花盆边缘,在图像中找出分界线行数,将分界线以下参照物去除后实现小麦图像分割;(3)提取RGB图像中蓝、绿色分量图像,采用蓝色分量的图像减去绿色分量的图像(B‐G)的方法,提取小麦保护框图像;(4)将(2)中图像分割结果与(3)图像分割结果进行减操作,将小麦从背景中分割出来;(5)采用膨胀腐蚀的开闭运算操作,去除小麦部分秆茎;(6)先将(4)得到图像和(5)得到的图像进行减操作,然后采用canny算子进行边缘检测;(7)采用霍夫变换方法检测直线,通过填补线段之间的缝隙,将多条共线的线段合并成一条线段;(8)通过计算线段的数目来计算小麦分蘖数。
【技术特征摘要】
1.一种基于RGB图像的小麦分蘖数目无损自动检测及测量方法。该方法按照以下步骤进行:(1)对小麦RGB图像进行归一化处理获得每一个像素的RGB的值,提取2G‐R‐B(R‐红色分量图像(G‐绿色分量图像;B‐蓝色分量图像)色差灰度图,采用OSTU方法求得该灰度图阈值,利用该阈值对图像进行二值化处理;(2)通过检测花盆边缘,在图像中找出分界线行数,将分界线以下参照物去除后实现小麦图像分割;(3)提取RGB图像中蓝、绿色分量图像,...
【专利技术属性】
技术研发人员:李琼砚,高云鹏,翁雨辰,
申请(专利权)人:北京林业大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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