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《湖南农业大学》 2011年
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水稻数字图像色偏校正方法的研究

虞晓娟  
【摘要】:高质量的数字图像不仅是信息提取的前提,也是建立定性或定量理化参数统计和机理估算模型的保障。本文以水稻冠层与叶片为主要研究对象,以计算机视觉理论为基础,采用数字图像处理技术,研究了图像采集质量的影响因素及图像的色偏校正方法。本论文的主要研究内容包括: (1)比较不同供氮水平下,水稻品种、拍摄角度、水稻生长时期、光线角度、数码相机品牌对水稻冠层的图像采集质量的影响。实验结果表明,水稻品种、相机品牌对颜色信息的提取影响不大;30°和60°拍摄所获取的图像,处理结果之间没有差异;水稻的不同生长时期拍摄图像,其颜色特征值与SPAD值之间的相关性不一致;顺光条件下拍摄的图像,其颜色特征值与SPAD值有很好的相关性。 (2)探索水稻冠层图像的颜色特征值与SPAD的关系。研究表明,水稻生长不同时期,颜色特征值(G-B)/(G+B)和(G-B)/(R+G+B)与SPAD值达到显著性相关,分别为0.66和0.68,能够较为真实的反映叶色与含氮量之间的关系,可作为氮肥施用量的数字化指标。 (3)分别采用白平衡校正、最大颜色值平衡校正和灰卡校正三种方法对水稻冠层和单叶的色偏图像进行校正。研究结果表明,白平衡校正对冠层图像完全失效,最大颜色值平衡校正效果一般,灰卡校正的方法对实际场景要求不高,而且该方法简单、快捷、稳定性好。 为便于上述问题的计算机分析,本课题研究小组成员自行开发了用于农业领域的数字图像处理系统软件,该软件能通过图像分析获得水稻叶片的形态、颜色和纹理等信息,本人正是基于这一软件平台获得了相关的分析数据及结论。
【学位授予单位】:湖南农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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