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文檔簡介
1、計算機(jī)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛,利用計算機(jī)視覺技術(shù)識別葉色來鑒別農(nóng)作物長勢長相已成為一個全新的領(lǐng)域。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,采用品種和施肥兩因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計,采集油菜苗期生長圖像和測量樣品的生理生化指標(biāo),利用計算機(jī)圖像處理技術(shù),識別出苗期的油菜植株并統(tǒng)計其各項顏色特征值,分析顏色特征值與冠層葉綠素含量、冠層的全氮含量、可溶性糖含量和碳氮比的關(guān)系,建立反演模型。 主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:1.根據(jù)研究需求和試驗條件,建立油菜苗期的圖像
2、獲取和分析的計算機(jī)視覺系統(tǒng),并進(jìn)行了圖像獲取的研究。 2.研究常用的數(shù)字圖像顏色模型及其相互轉(zhuǎn)換,分析各模型的特點及理想適用范圍,并將RGB模型做標(biāo)準(zhǔn)化處理建立新的顏色系統(tǒng)。 3.在分析圖像18項顏色特征值的分布圖和統(tǒng)計分析典型目標(biāo)物的顏色參數(shù)的基礎(chǔ)上,提出用2G-R-B、2g-r-b、G-R、g-r、紅色主導(dǎo)和標(biāo)準(zhǔn)化紅色主導(dǎo)6種識別方法,并對411個樣品進(jìn)行了分割識別,給出了各分割方法的最優(yōu)值和適合本研究的最佳分割方法
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