【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法
本专利技术涉及计算机图像处理
，具体涉及一种基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法。
技术介绍
水稻穗的长度决定了它能容纳的谷粒数目，从而决定水稻的产量。因此，水稻穗的长度是水稻产量相关研究中作为评估的最重要参数之一；穗长的定义是穗颈节至穗尖(不连芒)的长度。但是，传统的测量穗长的方法仍然是人工来测量，测量的时候，要先将水稻拉直，然后再利用尺子测量，由于人长时间的测量会出现疲劳，导致测量的结果不准确，而且长时间的测量很慢，耗费了大量的人力物力。国外主要有德国的LemnaTec公司在自动测量穗长方面做了一些工作，但他们的方法中并未进行穗颈节的识别，因此测得的并非传统意义上的穗长，国内做的比较好的有华中科技大学的刘谦教授在2013年研制的利用双相机成像技术自动获取水稻穗长，该系统由成像暗室、日光灯管，变焦CCD相机(一个长焦镜头，一个短焦镜头)组成，设备十分的庞大，操作不方便，安装也不方便，测量的效率也不是很高，为了解决上述现有的技术的不足，本专利技术专注于研究如何将图像处理技术更好的应...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、拍摄待测水稻以获得水稻图，图像记录为图jpg1；/nS2、对图jpg1进行图像几何校正处理，获得图jpg2；/nS3、对图步骤S2获得的图jpg2进行光照补偿处理，然后利用大津法OTSU对图像进行二值化，利用图像分割技术将单株水稻从二值图中分割成两部分，保留含有水稻穗长的部分，获得图jpg3；/nS4、将图jpg3进行形态学膨胀处理，然后进行轮廓提取，利用Zhang骨架快速并行细化算法计算，将结果图记录为图jpg4；/nS5、获取步骤S4中的图jpg4，计算骨架图中的最短路径图，从最短路径图的...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、拍摄待测水稻以获得水稻图，图像记录为图jpg1；
S2、对图jpg1进行图像几何校正处理，获得图jpg2；
S3、对图步骤S2获得的图jpg2进行光照补偿处理，然后利用大津法OTSU对图像进行二值化，利用图像分割技术将单株水稻从二值图中分割成两部分，保留含有水稻穗长的部分，获得图jpg3；
S4、将图jpg3进行形态学膨胀处理，然后进行轮廓提取，利用Zhang骨架快速并行细化算法计算，将结果图记录为图jpg4；
S5、获取步骤S4中的图jpg4，计算骨架图中的最短路径图，从最短路径图的最底部往上每隔n个像素打一个点，得到穗长路径点，计算单株水稻的穗长；
S6、重复步骤S1-S5以计算图中的所有水稻的穗长，最后显示保存。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下具体步骤：
S1.1、选取特定背景板，并将水稻按要求放入背景板；
S1.2、对位于背景板上的水稻牌照取图，图像记录为图jpg1，并将图像传递给步骤S2。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下具体步骤：
S2.1、获取的步骤S1处理后的图jpg1，并对图jpg1进行灰度化和滤波去噪处理；
S2.2、获取S2.1处理后的图jpg1，利用霍夫圆检测算法对图像进行圆形检测，记录下圆心的位置；
S2.3、获取S2.2处理的圆心特征，获取原图jpg1，利用透视变化对图jpg1进行几何校正，其结果记录为图jpg2；将图jpg2传递给步骤S3。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的多株水稻穗长的测量方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下具体的步骤：
S3.1、获取步骤S2处理后的图jpg2，将彩色图输入光照补偿算法中，将光照补偿之后的图记录为图img31；
S3.2、获取S3.1处理后的结果图img31，利用大津法OTSU全局阈值化方法对图像进...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱旭华，林乾毕，
申请(专利权)人：浙江托普云农科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。