HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于图像处理技术的果树树叶稀密程度的检测

作者:张富贵 沈明明 刘国志 陈宇熠树叶稀密程度图像处理最大轮廓矩形法生物量密度

摘要:为了解决现有果树树叶稀密程度检测方法要求采集图像时采用标准白板标定或固定成像距离的问题,本文提出一种新的基于图像处理技术的检测果树树叶稀密程度的方法——最大轮廓矩形法。该方法采用超绿色法、Ostu、中值滤波去噪、腐蚀和膨胀等图像处理技术将果树图像有效分割出来,通过检测经图像处理后的二值图像中整棵果树最大轮廓所占的面积,再检测整幅图像中树叶与树干所占的面积,根据果树树叶稀密程度的定义即可计算树叶稀密程度。结果表明,该方法不需要固定成像距离和使用白板标定,最大轮廓矩形法对果树图像面积的检测是因果树实际图像而异的,不存在现有方法统一采用相机所设定的图像大小作为最大轮廓而导致所检测到的树叶稀密程度偏小的问题;20张果树样本图像采用两种方法检测的果树树叶稀密程度的最大差值为0.2950,最小差值为0.0027。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

山地农业生物学报

《山地农业生物学报》(CN:52-5013/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《山地农业生物学报》获贵州省科技期刊一等奖;全国农业高校学报二等奖;教育部优秀科技期刊三等奖;2010年贵州省高校学报期刊类二级期刊第一名;2011年入选“中国农业优秀期刊”。

杂志详情