计算机图像处理技术在植物N营养诊断中的应用及其软件开发

摘要

该研究工作利用图像处理技术对植物缺氮进行诊断,为建立一套完整的氮营养诊断专家系统提供理论依据.该研究工作分为两个部分,第一部分主要根据植物缺氮时的特征值,提出图像处理的直方图统计和二维物体面积测量的方法,并提出算法,利用Visual C++根据算法编写提取特征值的软件.第二部分在不同的人工氮条件下,培养出具有典型缺氮特征的大豆,利用诊断软件对叶片图像进行RGB灰度直方图统计和叶面积的综合计算,同时也进行生物量的统计,两者结合揭示数字化叶片RGB特征值与供氮水平之间的规律.

目录

文摘

英文文摘

独创性声明及关于论文使用授权的说明

第一章文献综述和研究思路

1.1文献综述

1.1.1植物缺N典型的症状

1.1.2图像处理在农业信息领域的应用和发展

1.2国内、外相关研究综述

1.2.1计算机图像处理技术在诊断施肥领域的应用

1.2.2计算机图像处理技术对作物形体信息的提取

1.3研究思路和技术路线

1.3.1研究思路

1.3.2可行性分析

1.3.3技术路线

第二章图像诊断系统模型的初步建立

2.1前言

2.2诊断模型图像格式的选取

2.2.1图像格式比较

2.2.2图像采集

2.2.3诊断模型图像格式的结构特点

2.3建立直方图统计模型

2.3.1直方图解决的方案

2.3.2直方图的算法

第三章建立测量二维面积的模型

3.1前言

3.2测定原理

3.2.1图像处理的工作流程

3.2.2 24位图像的特点

3.2.3图像处理的方法和算法

3.3叶面积测量的结果与分析

3.3.1系统精度验证

3.3.2与传统拷贝方法比较

3.3.3测定精度和效率比较

3.4结论

第四章图像诊断系统的框架设计

4.1前言

4.2诊断系统开发原则与技术指标

4.2.1诊断系统开发原则

4.2.2诊断系统编写原则

4.3诊断系统的工作流程图

4.4诊断系统的功能模块类设计

4.4.1用户界面

4.4.2专业功能RGB直方图统计模块设计

4.4.3叶面积模块设计

4.4.4结果评估

4.5 小结

第五章供氮水平与大豆叶片特征值相关性研究

5.1前言

5.2实验一叶片不同部位RGB颜色特征值比较

5.2.1供材和方法

5.2.2结果

5.2.3讨论

5.2.4 小结

5.3实验二不同生长期大豆叶片RGB特征值与供N水平关系

5.3.1材料和方法

5.3.2结果与分析

5.3.3讨论

5.3.4小结

5.4实验三两种供N方式下大豆叶片RGB特征值与供N水平的关系

5.4.1材料和方法

5.4.2结果

5.4.3讨论

5.4.4 小结

5.5三次实验结论

第六章结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献

致谢

附图5-7不同生长期RGB特征值与氮水平关系

附录图5-10不同的缺氮时期RGB特征值与供氮水平的关系

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