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基于计算机图像处理的叶片氮素检测系统研究

张辉  
【摘要】:氮肥在农业生产中的大量和广泛使用极大的提高了作物的产量。但是氮肥的盲目增施和不合理利用也带来了过量施用和环境污染等问题。传统的作物营养诊断方法,对经验的依赖性很强,同时具有很大的滞后性;分析工作繁琐且工作量大,同时由于需要采取鲜样分析而对作物植株体有较大伤害。因此,传统的作物生长营养监测方法在大面积的推广中受很大限制。 用计算机图像处理技术来获取作物的营养信息比传统方法具有实时、精准、无损、简便的特性。本研究的目的是应用图像处理技术分析植物叶片的氮元素含量,判断植株的生长状况,以确定植株的氮肥使用量,有效地提高农业中氮肥的使用率。 本文使用扫描仪获取叶片图像,利用计算机图像技术对叶片图像进行滤波、边缘检测、图像分割等处理; 本文提出了一种改进Sobel算法,对叶片图像进行边缘检测,该算法对于不同叶片图像具有自适应性,且计算准确,速度快,能满足实时性要求,试验结果表明该算法能有效地应用于叶片氮素检测系统,并取得了令人比较满意的效果。此外,文中还对通过上述算法得出叶片图像的默认颜色空间RGB、非线性空间变换得到的颜色空间HSL的颜色特征值,拟合出最能够表征氮素含量的特征值,得到最佳的氮素含量检测模型。 本文利用Delphi 7.0对上述算法进行了编程实现,验证了方法的准确性和可行性,为下一步的研究奠定了坚实的基础。


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