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    圖像分析法測量植物生長柜中的根系形態(tài)

    2014-11-22 11:06:25崔世鋼等
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年10期
    關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)監(jiān)測

    崔世鋼等

    摘要:采用數(shù)碼相機(jī)拍攝植物生長柜中蔬菜的根部圖像,利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對采集的圖像進(jìn)行閾值分割及邊緣提取,可以較為完整地提取植物根部信息。利用Matlab軟件的自帶函數(shù)及對圖像橫縱向鏈碼進(jìn)行掃描,可以得出根部的具體形態(tài)數(shù)據(jù),不僅克服了人工測量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn),而且還將實(shí)現(xiàn)作物根系分析的無損測量。

    關(guān)鍵詞:植物生長柜;圖像分析法;動(dòng)態(tài)監(jiān)測;根系形態(tài);閾值分割

    中圖分類號: S126;TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號:1002-1302(2014)10-0383-03

    收稿日期:2014-01-15

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金(編號:61178048、61275169、61178081);國家社會(huì)科學(xué)基金(編號:BFA110049);天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)校級基金(編號:KYQD13022)。

    作者簡介:崔世鋼(1963—),男,天津人,博士,教授,從事現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能環(huán)境控制研究。E-mail:cuisg@163.com。植物需要大量的水及肥料來供給枝葉生長,其中絕大部分是通過根部吸收的。根系是植物吸收水分、養(yǎng)分的重要器官,植物根系越發(fā)達(dá),枝葉越繁茂;反之,則枝葉枯黃、生長發(fā)育不良。作物的產(chǎn)量與根系長勢關(guān)系十分密切[1]。雖然很早以前就有學(xué)者開始關(guān)注植物根系的生長狀態(tài),但是由于在以往的土培環(huán)境下,根系埋藏在土壤之中,而且地下根系數(shù)量多,增加了根系的研究難度,導(dǎo)致根系相關(guān)研究進(jìn)展較為緩慢[2-3]。LED植物生長柜作為一種新型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,采用營養(yǎng)液水培方法,將植物根系固定在定植板上,再浸在水槽的營養(yǎng)液中,從營養(yǎng)液中吸收植物生長所需的營養(yǎng)元素及水分。LED植物生長柜充分運(yùn)用了現(xiàn)代光學(xué)、生物科技、營養(yǎng)液栽培、信息技術(shù)等手段,為植物提供了安全健康的生長環(huán)境[4]。本研究以LED植物生長柜中的作物根系作為研究對象,利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)測量植物根的長度、數(shù)目等指標(biāo),旨在為實(shí)現(xiàn)LED植物生長柜的智能化控制提供依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1生長柜內(nèi)環(huán)境控制

    以筆者所在實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的LED植物生長柜作為試驗(yàn)平臺(tái),以先優(yōu)7號油菜幼苗作為研究對象,將研究對象分為2組。為保證植物生長所必需的各種營養(yǎng)元素以及提供適宜的生長環(huán)境,A組為標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)液,B組將標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)液稀釋至50%。通過植物生長柜的智能控制面板調(diào)節(jié)其內(nèi)部環(huán)境參數(shù),將光照度控制在2 800~3 000 lx,溫度控制在18~25 ℃ ,濕度控制在60%左右,二氧化碳濃度控制在 660~800 μL/L,A、B組環(huán)境參數(shù)均相同。

    1.2圖像采集

    生長柜中的植物晾根后,由于受到重力影響,根會(huì)輕微下垂,不會(huì)像在營養(yǎng)液中一樣散亂。為了突出植物根系的形態(tài)特征,以黑色帶刻度紙板作為背景;固定數(shù)碼相機(jī),使相機(jī)的光軸垂直于背景紙板;拍攝圖像之前,調(diào)節(jié)相機(jī)處于自動(dòng)對焦?fàn)顟B(tài),保證采集圖像的清晰度;最后將圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī),保存為.JPG格式。

    1.3圖像處理

    根系生長狀態(tài)圖像處理流程包括3個(gè)主要步驟:預(yù)處理、圖像分割、特征提取,圖像處理流程圖如圖1所示。

    1.3.1圖像預(yù)處理盡管目標(biāo)根系呈白色,背景紙板為黑色,但是在自然光照條件下拍攝的圖像并非只有黑白2個(gè)顏色。彩色圖像占用的存儲(chǔ)空間較大,會(huì)降低系統(tǒng)后續(xù)處理速度,所以要將圖像灰度化處理,既不破壞圖像信息,又顯著降低存儲(chǔ)空間。圖像在采集、傳輸過程中總會(huì)有噪聲,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,因此需要對圖像進(jìn)行濾波。本研究采用中值濾波,

    因?yàn)樗腔谂判蚪y(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù),可以去除圖像中的椒鹽噪聲,平滑效果優(yōu)于均值濾波,在抑制噪聲的同時(shí)能夠保持圖像邊緣清晰[5-10]。

    1.3.2圖像分割在水培環(huán)境下,植物根系呈白色,與黑色背景形成鮮明的對比。對于物體和背景對比較為明顯的圖像,其灰度直方圖會(huì)呈現(xiàn)1個(gè)雙峰形狀,選擇兩峰之間的波谷對應(yīng)的像素值作為全局閾值,可將圖像分割為目標(biāo)對象與背景2部分,所用公式為:

    由表1、表2、表3可知,一方面植物根系的生長速度與營養(yǎng)液濃度有關(guān),另一方面本研究所使用的圖像處理方法能夠較為精確地測量LED植物生長柜中油菜的根長、根數(shù)等數(shù)據(jù)。

    3結(jié)論與討論

    本研究通過數(shù)碼相機(jī)拍攝植物生長柜中蔬菜的根部圖像,然后利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對采集的圖像進(jìn)行閾值分割及邊緣提取,可以較為完整地提取植物根部信息。利用Matlab軟件的自帶函數(shù)及通過對圖像橫縱向鏈碼進(jìn)行掃描,可以求出根部的具體形態(tài)數(shù)據(jù),得到的計(jì)算結(jié)果較為理想,能夠取代人工測量,不僅克服了人工測量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn),而且還將實(shí)現(xiàn)作物根系分析的無損測量。植物生長過程中,采集植物的根系形態(tài)數(shù)據(jù),不僅能夠評估植物的長勢,同時(shí)還能反映植物的生長環(huán)境是否適宜其快速生長,便于管理者及時(shí)調(diào)整營養(yǎng)液及外界環(huán)境參數(shù)配置,為作物提供適宜的生長環(huán)境。實(shí)時(shí)掌握植物根系的生長狀態(tài),便于植物生長柜管理者掌握植物的生長節(jié)奏,對于保證植物生長柜內(nèi)作物朝預(yù)期的方向生長以及促進(jìn)增產(chǎn)增收都具有重要的作用。

    參考文獻(xiàn):

    [1]顧東祥,湯亮,曹衛(wèi)星,等. 基于圖像分析方法的水稻根系形態(tài)特征指標(biāo)的定量分析[J]. 作物學(xué)報(bào),2010,36(5):810-817.

    [2]吳長高,羅錫文. 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在根系形態(tài)和構(gòu)型分析中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2000,31(3):63-66.

    [3]魏洛剛,朱暉,謝春花.一種二值圖像的快速細(xì)化算法[J]. 華中理工大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,1994,22(5):65-68.

    [4]李長纓,滕光輝,趙春江,等. 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)對溫室植物生長的無損監(jiān)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2003,19(3):140-143.

    [5]馬曉路,劉倩,胡開云,等. MATLAB圖像處理從入門到精通[M]. 北京:中國鐵道出版社,2013.

    [6]袁道軍,劉安國,劉志雄,等. 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行作物生長監(jiān)測的研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2007(2):21-25.

    [7]楊丹,趙海濱,龍哲,等. MATLAB圖像處理實(shí)例詳解[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2013.

    [8]劉代平,宋海星,劉強(qiáng),等. 油菜根系形態(tài)和生理特性與其氮效率的關(guān)系[J]. 土壤,2008,40(5):765-769.

    [9]程建峰,戴廷波,荊奇,等. 不同水稻基因型的根系形態(tài)生理特性與高效氮素吸收[J]. 土壤學(xué)報(bào),2007,44(2):266-272.

    [10]王艷,米國華,張福鎖.氮對不同基因型玉米根系形態(tài)變化的影響研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2003,11(3):69-71.

    摘要:采用數(shù)碼相機(jī)拍攝植物生長柜中蔬菜的根部圖像,利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對采集的圖像進(jìn)行閾值分割及邊緣提取,可以較為完整地提取植物根部信息。利用Matlab軟件的自帶函數(shù)及對圖像橫縱向鏈碼進(jìn)行掃描,可以得出根部的具體形態(tài)數(shù)據(jù),不僅克服了人工測量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn),而且還將實(shí)現(xiàn)作物根系分析的無損測量。

    關(guān)鍵詞:植物生長柜;圖像分析法;動(dòng)態(tài)監(jiān)測;根系形態(tài);閾值分割

    中圖分類號: S126;TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號:1002-1302(2014)10-0383-03

    收稿日期:2014-01-15

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金(編號:61178048、61275169、61178081);國家社會(huì)科學(xué)基金(編號:BFA110049);天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)校級基金(編號:KYQD13022)。

    作者簡介:崔世鋼(1963—),男,天津人,博士,教授,從事現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能環(huán)境控制研究。E-mail:cuisg@163.com。植物需要大量的水及肥料來供給枝葉生長,其中絕大部分是通過根部吸收的。根系是植物吸收水分、養(yǎng)分的重要器官,植物根系越發(fā)達(dá),枝葉越繁茂;反之,則枝葉枯黃、生長發(fā)育不良。作物的產(chǎn)量與根系長勢關(guān)系十分密切[1]。雖然很早以前就有學(xué)者開始關(guān)注植物根系的生長狀態(tài),但是由于在以往的土培環(huán)境下,根系埋藏在土壤之中,而且地下根系數(shù)量多,增加了根系的研究難度,導(dǎo)致根系相關(guān)研究進(jìn)展較為緩慢[2-3]。LED植物生長柜作為一種新型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,采用營養(yǎng)液水培方法,將植物根系固定在定植板上,再浸在水槽的營養(yǎng)液中,從營養(yǎng)液中吸收植物生長所需的營養(yǎng)元素及水分。LED植物生長柜充分運(yùn)用了現(xiàn)代光學(xué)、生物科技、營養(yǎng)液栽培、信息技術(shù)等手段,為植物提供了安全健康的生長環(huán)境[4]。本研究以LED植物生長柜中的作物根系作為研究對象,利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)測量植物根的長度、數(shù)目等指標(biāo),旨在為實(shí)現(xiàn)LED植物生長柜的智能化控制提供依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1生長柜內(nèi)環(huán)境控制

    以筆者所在實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的LED植物生長柜作為試驗(yàn)平臺(tái),以先優(yōu)7號油菜幼苗作為研究對象,將研究對象分為2組。為保證植物生長所必需的各種營養(yǎng)元素以及提供適宜的生長環(huán)境,A組為標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)液,B組將標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)液稀釋至50%。通過植物生長柜的智能控制面板調(diào)節(jié)其內(nèi)部環(huán)境參數(shù),將光照度控制在2 800~3 000 lx,溫度控制在18~25 ℃ ,濕度控制在60%左右,二氧化碳濃度控制在 660~800 μL/L,A、B組環(huán)境參數(shù)均相同。

    1.2圖像采集

    生長柜中的植物晾根后,由于受到重力影響,根會(huì)輕微下垂,不會(huì)像在營養(yǎng)液中一樣散亂。為了突出植物根系的形態(tài)特征,以黑色帶刻度紙板作為背景;固定數(shù)碼相機(jī),使相機(jī)的光軸垂直于背景紙板;拍攝圖像之前,調(diào)節(jié)相機(jī)處于自動(dòng)對焦?fàn)顟B(tài),保證采集圖像的清晰度;最后將圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī),保存為.JPG格式。

    1.3圖像處理

    根系生長狀態(tài)圖像處理流程包括3個(gè)主要步驟:預(yù)處理、圖像分割、特征提取,圖像處理流程圖如圖1所示。

    1.3.1圖像預(yù)處理盡管目標(biāo)根系呈白色,背景紙板為黑色,但是在自然光照條件下拍攝的圖像并非只有黑白2個(gè)顏色。彩色圖像占用的存儲(chǔ)空間較大,會(huì)降低系統(tǒng)后續(xù)處理速度,所以要將圖像灰度化處理,既不破壞圖像信息,又顯著降低存儲(chǔ)空間。圖像在采集、傳輸過程中總會(huì)有噪聲,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,因此需要對圖像進(jìn)行濾波。本研究采用中值濾波,

    因?yàn)樗腔谂判蚪y(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù),可以去除圖像中的椒鹽噪聲,平滑效果優(yōu)于均值濾波,在抑制噪聲的同時(shí)能夠保持圖像邊緣清晰[5-10]。

    1.3.2圖像分割在水培環(huán)境下,植物根系呈白色,與黑色背景形成鮮明的對比。對于物體和背景對比較為明顯的圖像,其灰度直方圖會(huì)呈現(xiàn)1個(gè)雙峰形狀,選擇兩峰之間的波谷對應(yīng)的像素值作為全局閾值,可將圖像分割為目標(biāo)對象與背景2部分,所用公式為:

    由表1、表2、表3可知,一方面植物根系的生長速度與營養(yǎng)液濃度有關(guān),另一方面本研究所使用的圖像處理方法能夠較為精確地測量LED植物生長柜中油菜的根長、根數(shù)等數(shù)據(jù)。

    3結(jié)論與討論

    本研究通過數(shù)碼相機(jī)拍攝植物生長柜中蔬菜的根部圖像,然后利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對采集的圖像進(jìn)行閾值分割及邊緣提取,可以較為完整地提取植物根部信息。利用Matlab軟件的自帶函數(shù)及通過對圖像橫縱向鏈碼進(jìn)行掃描,可以求出根部的具體形態(tài)數(shù)據(jù),得到的計(jì)算結(jié)果較為理想,能夠取代人工測量,不僅克服了人工測量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn),而且還將實(shí)現(xiàn)作物根系分析的無損測量。植物生長過程中,采集植物的根系形態(tài)數(shù)據(jù),不僅能夠評估植物的長勢,同時(shí)還能反映植物的生長環(huán)境是否適宜其快速生長,便于管理者及時(shí)調(diào)整營養(yǎng)液及外界環(huán)境參數(shù)配置,為作物提供適宜的生長環(huán)境。實(shí)時(shí)掌握植物根系的生長狀態(tài),便于植物生長柜管理者掌握植物的生長節(jié)奏,對于保證植物生長柜內(nèi)作物朝預(yù)期的方向生長以及促進(jìn)增產(chǎn)增收都具有重要的作用。

    參考文獻(xiàn):

    [1]顧東祥,湯亮,曹衛(wèi)星,等. 基于圖像分析方法的水稻根系形態(tài)特征指標(biāo)的定量分析[J]. 作物學(xué)報(bào),2010,36(5):810-817.

    [2]吳長高,羅錫文. 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在根系形態(tài)和構(gòu)型分析中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2000,31(3):63-66.

    [3]魏洛剛,朱暉,謝春花.一種二值圖像的快速細(xì)化算法[J]. 華中理工大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,1994,22(5):65-68.

    [4]李長纓,滕光輝,趙春江,等. 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)對溫室植物生長的無損監(jiān)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2003,19(3):140-143.

    [5]馬曉路,劉倩,胡開云,等. MATLAB圖像處理從入門到精通[M]. 北京:中國鐵道出版社,2013.

    [6]袁道軍,劉安國,劉志雄,等. 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行作物生長監(jiān)測的研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2007(2):21-25.

    [7]楊丹,趙海濱,龍哲,等. MATLAB圖像處理實(shí)例詳解[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2013.

    [8]劉代平,宋海星,劉強(qiáng),等. 油菜根系形態(tài)和生理特性與其氮效率的關(guān)系[J]. 土壤,2008,40(5):765-769.

    [9]程建峰,戴廷波,荊奇,等. 不同水稻基因型的根系形態(tài)生理特性與高效氮素吸收[J]. 土壤學(xué)報(bào),2007,44(2):266-272.

    [10]王艷,米國華,張福鎖.氮對不同基因型玉米根系形態(tài)變化的影響研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2003,11(3):69-71.

    摘要:采用數(shù)碼相機(jī)拍攝植物生長柜中蔬菜的根部圖像,利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對采集的圖像進(jìn)行閾值分割及邊緣提取,可以較為完整地提取植物根部信息。利用Matlab軟件的自帶函數(shù)及對圖像橫縱向鏈碼進(jìn)行掃描,可以得出根部的具體形態(tài)數(shù)據(jù),不僅克服了人工測量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn),而且還將實(shí)現(xiàn)作物根系分析的無損測量。

    關(guān)鍵詞:植物生長柜;圖像分析法;動(dòng)態(tài)監(jiān)測;根系形態(tài);閾值分割

    中圖分類號: S126;TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號:1002-1302(2014)10-0383-03

    收稿日期:2014-01-15

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金(編號:61178048、61275169、61178081);國家社會(huì)科學(xué)基金(編號:BFA110049);天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)校級基金(編號:KYQD13022)。

    作者簡介:崔世鋼(1963—),男,天津人,博士,教授,從事現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能環(huán)境控制研究。E-mail:cuisg@163.com。植物需要大量的水及肥料來供給枝葉生長,其中絕大部分是通過根部吸收的。根系是植物吸收水分、養(yǎng)分的重要器官,植物根系越發(fā)達(dá),枝葉越繁茂;反之,則枝葉枯黃、生長發(fā)育不良。作物的產(chǎn)量與根系長勢關(guān)系十分密切[1]。雖然很早以前就有學(xué)者開始關(guān)注植物根系的生長狀態(tài),但是由于在以往的土培環(huán)境下,根系埋藏在土壤之中,而且地下根系數(shù)量多,增加了根系的研究難度,導(dǎo)致根系相關(guān)研究進(jìn)展較為緩慢[2-3]。LED植物生長柜作為一種新型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,采用營養(yǎng)液水培方法,將植物根系固定在定植板上,再浸在水槽的營養(yǎng)液中,從營養(yǎng)液中吸收植物生長所需的營養(yǎng)元素及水分。LED植物生長柜充分運(yùn)用了現(xiàn)代光學(xué)、生物科技、營養(yǎng)液栽培、信息技術(shù)等手段,為植物提供了安全健康的生長環(huán)境[4]。本研究以LED植物生長柜中的作物根系作為研究對象,利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)測量植物根的長度、數(shù)目等指標(biāo),旨在為實(shí)現(xiàn)LED植物生長柜的智能化控制提供依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1生長柜內(nèi)環(huán)境控制

    以筆者所在實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的LED植物生長柜作為試驗(yàn)平臺(tái),以先優(yōu)7號油菜幼苗作為研究對象,將研究對象分為2組。為保證植物生長所必需的各種營養(yǎng)元素以及提供適宜的生長環(huán)境,A組為標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)液,B組將標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)液稀釋至50%。通過植物生長柜的智能控制面板調(diào)節(jié)其內(nèi)部環(huán)境參數(shù),將光照度控制在2 800~3 000 lx,溫度控制在18~25 ℃ ,濕度控制在60%左右,二氧化碳濃度控制在 660~800 μL/L,A、B組環(huán)境參數(shù)均相同。

    1.2圖像采集

    生長柜中的植物晾根后,由于受到重力影響,根會(huì)輕微下垂,不會(huì)像在營養(yǎng)液中一樣散亂。為了突出植物根系的形態(tài)特征,以黑色帶刻度紙板作為背景;固定數(shù)碼相機(jī),使相機(jī)的光軸垂直于背景紙板;拍攝圖像之前,調(diào)節(jié)相機(jī)處于自動(dòng)對焦?fàn)顟B(tài),保證采集圖像的清晰度;最后將圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī),保存為.JPG格式。

    1.3圖像處理

    根系生長狀態(tài)圖像處理流程包括3個(gè)主要步驟:預(yù)處理、圖像分割、特征提取,圖像處理流程圖如圖1所示。

    1.3.1圖像預(yù)處理盡管目標(biāo)根系呈白色,背景紙板為黑色,但是在自然光照條件下拍攝的圖像并非只有黑白2個(gè)顏色。彩色圖像占用的存儲(chǔ)空間較大,會(huì)降低系統(tǒng)后續(xù)處理速度,所以要將圖像灰度化處理,既不破壞圖像信息,又顯著降低存儲(chǔ)空間。圖像在采集、傳輸過程中總會(huì)有噪聲,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,因此需要對圖像進(jìn)行濾波。本研究采用中值濾波,

    因?yàn)樗腔谂判蚪y(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù),可以去除圖像中的椒鹽噪聲,平滑效果優(yōu)于均值濾波,在抑制噪聲的同時(shí)能夠保持圖像邊緣清晰[5-10]。

    1.3.2圖像分割在水培環(huán)境下,植物根系呈白色,與黑色背景形成鮮明的對比。對于物體和背景對比較為明顯的圖像,其灰度直方圖會(huì)呈現(xiàn)1個(gè)雙峰形狀,選擇兩峰之間的波谷對應(yīng)的像素值作為全局閾值,可將圖像分割為目標(biāo)對象與背景2部分,所用公式為:

    由表1、表2、表3可知,一方面植物根系的生長速度與營養(yǎng)液濃度有關(guān),另一方面本研究所使用的圖像處理方法能夠較為精確地測量LED植物生長柜中油菜的根長、根數(shù)等數(shù)據(jù)。

    3結(jié)論與討論

    本研究通過數(shù)碼相機(jī)拍攝植物生長柜中蔬菜的根部圖像,然后利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù),對采集的圖像進(jìn)行閾值分割及邊緣提取,可以較為完整地提取植物根部信息。利用Matlab軟件的自帶函數(shù)及通過對圖像橫縱向鏈碼進(jìn)行掃描,可以求出根部的具體形態(tài)數(shù)據(jù),得到的計(jì)算結(jié)果較為理想,能夠取代人工測量,不僅克服了人工測量費(fèi)時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn),而且還將實(shí)現(xiàn)作物根系分析的無損測量。植物生長過程中,采集植物的根系形態(tài)數(shù)據(jù),不僅能夠評估植物的長勢,同時(shí)還能反映植物的生長環(huán)境是否適宜其快速生長,便于管理者及時(shí)調(diào)整營養(yǎng)液及外界環(huán)境參數(shù)配置,為作物提供適宜的生長環(huán)境。實(shí)時(shí)掌握植物根系的生長狀態(tài),便于植物生長柜管理者掌握植物的生長節(jié)奏,對于保證植物生長柜內(nèi)作物朝預(yù)期的方向生長以及促進(jìn)增產(chǎn)增收都具有重要的作用。

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