发明名称 小麦发芽率机器视觉测定方法
摘要 本发明涉及一种小麦发芽率机器视觉测定方法,首先对野外标准区域麦苗图像进行多次采集,提取所得麦苗图像B、G、R三通道数值等参数,限制参数范围,得到麦苗分割图像;其次对输出的分割图像进行轮廓检测,绘制出所有麦苗的轮廓图像并输出,依次计算每个麦苗轮廓图像中麦苗的面积和周长;对所有可识别麦苗着色并编号;最后通过对所得到的麦苗个数信息进行数据统计分析,进行小麦发芽率的评定。该方法能够快速、准确计算小麦发芽率,并提高田间实验工作效率,实现麦苗发芽率自动化处理过程。
申请公布号 CN103745478A 申请公布日期 2014.04.23
申请号 CN201410033064.1 申请日期 2014.01.24
申请人 山东农业大学 发明人 刘双喜;刘杰;王金星;陈光亭;陈海龙;范连祥
分类号 G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种小麦发芽率机器视觉测定方法,其特征在于包括以下步骤:S1:采用工业CCD相机进行野外标准区域麦苗图像采集,得到24位R、G、B色彩空间的真彩色原始麦苗图像;S2:读入原始麦苗图像;S3:分别研究图像中麦苗目标与背景的R、G、B三个色彩通道的数值分布特点,得到麦苗目标区别于背景的R、G、B多段阈值;红色分量R<100,绿色分量G>120,蓝色分量B<100;S4:创建一幅与原始麦苗图像尺寸相同的空白图像,利用步骤S3中得到的R、G、B多段阈值将麦苗绘制到创建的空白图像中,得到纯麦苗图像;S5:对纯麦苗图像进行形态学腐蚀运算操作,并在图像的上下左右四个边分别绘制2像素宽度的纯白色连接线,对断苗杂边进行切除平滑处理;S6:对经过步骤S5处理得到的图像分别进行灰度化和二值化处理;所述步骤S6具体包括以下步骤进行灰度化和二值化:S6.1:计算每个像素R、G、B三通道的加权平均值,即为灰度值;S6.2:将S6.1中的灰度值同时赋值给对应像素的R、G、B三通道,得到每个像素R、G、B相等的灰度图像;S6.3:分析灰度图像的直方图,选取灰度图像直方图中的低谷点处的值作为灰度值,将小于此灰度值的像素点赋值0变成黑色,将大于此灰度值的像素点赋值255变成白色,得到二值图像;S7:创建一个动态内存寄存器;利用遍历的方法对步骤S6处理后的图像进行轮廓检测,找到图像中的所有轮廓,并将所有轮廓随机存放到动态内存寄存器中;S8:计算所有轮廓中每一个轮廓的面积,限定面积阈值范围,面积阈值范围分别是小面积阈值范围为大于1000小于3000,大面积阈值范围为大于3000小于1000000;S9:分别将全部轮廓中符合小面积阈值范围的轮廓绘制到与其外接矩形相同大小的空白图像中,得到单个麦苗目标,并计数;S10:再分别将全部轮廓中符合大面积阈值范围的轮廓,进行处理,再得到单个麦苗目标,并计数;所述步骤S10具体包括以下步骤得到面积较大轮廓中的单个麦苗目标:S10.1:对轮廓较大面积的图像再重新进行灰度化、二值化处理;S10.2:对S10.1中得到的图像进行先腐蚀后膨胀的形态学运算操作;S10.3:再次创建动态内存寄存器,对S10.2得到的图像进行轮廓检测,并将每一个轮廓绘制到与其外接矩形相同大小的空白图像中;S10.4:根据步骤S8的范围限定面积阈值,得到单个麦苗目标;S11:将步骤S10得到的单个麦苗目标数目与S9中得到的麦苗目标数目进行统计,得到麦苗的总数量;S12:将麦苗总数量与起初试验播种小麦数量进行求商运算,得到小麦发芽率。
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