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| 1 | 基于骨架提取算法的作物表型参数提取方法显示文摘作物育种表型分析研究中,株型参数的获取多以人工测量为主,比较耗时费力。该文基于最小二乘法和遗传算法相结合,提出了一种用于计算作物表型参数的骨架提取方法。以玉米作物为例,首先为去噪后的作物二值图像进行单像素细化,利用角点检测归类算法,检测出特征点;依据骨架图像茎叶角点,利用图像分割将作物茎和叶分离,并对应图像中作物的茎和叶骨架,得到玉米作物空间离散点的实际三维坐标;融合最小二乘法和遗传算法,绘制出离散点的空间拟合曲线,即茎和叶的平滑骨架,从而提取出玉米作物的表型参数。田间试验分析表明,使用该算法能够有效地得到玉米作物的平滑骨架,而且与前人方法相比,测量得到表型参数中,株高误差减小了35%,叶长误差减小了70%,叶倾角误差减小了20%,有效地提高了作物表型参数的测量精度。该研究为提高作物表型参数尤其是株型参数精度提供了参考。 | 宗泽 张雪 郭彩玲 马丽 刘刚 弋景刚 | 2015 | 农业工程学报2015，31，S2： | 14 |
| 2 | 基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究显示文摘提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数r为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。 | 宗泽 郭彩玲 张雪 马丽 刘刚 弋景刚 | 2015 | 农业机械学报2015，46，S1： | 13 |
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