首页> 中文学位 >微根窗根系的图像处理方法研究
【6h】

微根窗根系的图像处理方法研究

代理获取

目录

摘要

1 绪论

1.1 课题背景

1.2 国内外根系的研究现状及趋势

1.2.1 现场直接取样法

1.2.2 直接观察法

1.2.3 间接观测法

1.2.4 其他方法

1.3 根系数字图像处理技术的发展

1.3.1 植物根系图像边缘去噪及增强

1.3.2 图像拼接

1.3.3 图像边缘特征提取技术的发展

1.3.4 形态测量

1.4 本论文研究内容及技术路线

1.4.1 本论文研究内容

1.4.2 论文的技术路线

2 植物根系图像增强

2.1 引言

2.2 根系模糊边缘建模分析

2.2.1 植物根系图像模糊边缘建模

2.2.2 植物根系图像模糊边缘分析

2.3 图像的边缘滤波

2.4 基于模糊推理的模糊加权多中值滤波

2.4.1 多中值滤波算法

2.4.2 模糊加权均值滤波器

2.4.3 混合噪声滤波算法

2.5 斜坡边缘的减宽增强

2.5.1 边缘减宽增强原理

2.5.2 模糊策略

2.5.3 实验结果与分析

2.6 本章小结

3 基于特征点的植物根系图像拼接算法研究

3.1 引言

3.2 特征点检测算法

3.2.1 SUSAN角点检测算法

3.2.2 Moravec角点检测算法

3.2.3 Harris角点检测算法

3.3 Harris角点检测的改进方法

3.3.1 Harris算法的分析

3.3.2 Harris算法的改进

3.4 特征点匹配

3.4.1 匹配原理

3.4.2 匹配准则

3.4.3 相位相关法

3.5 拼接图像的亮度调整

3.6 本章小结

4 植物根系图像边缘特征提取算法研究

4.1 引言

4.2 小波变换原理分析

4.2.1 连续小波变换

4.2.2 离散形式小波变换

4.3 多分辨率分析

4.4 数字图像的小波分解与重构

4.5 小波多尺度边缘检测

4.5.1 小波多尺度边缘检测的原理

4.5.2 多尺度图像边缘检测的算法实现

4.6 B样条小波边缘提取

4.6.1 基于Canny三准则的小波函数选择

4.6.2 B样条小波近似Canny算子和Marr-Hildreth算子

4.6.3 滤波器的设计

4.6.4 算法实现

4.6.5 自适应阀值边缘提取

4.6.6 多尺度边缘融合

4.6.7 结果分析

4.7 本章小结

5 植物根系形态分析与参数测量算法研究

5.1 引言

5.2 数学形态学的介绍

5.2.1 膨胀和腐蚀

5.2.2 开与闭操作运算

5.2.3 击中运算和薄化运算

5.3 形态学图像检测后处理

5.3.1 形态预处理

5.3.2 基于形态学的二值图像的细化

5.4 根系形态参数测量

5.4.1 根系长度的测量

5.4.2 根系表面积的计算

5.4.3 根平均直径的计算

5.4.4 根体积的计算

5.4.5 根夹角的测定

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

攻读学位期间的其他研究成果

致谢

声明

展开▼

摘要

根系是植物从土壤中获取营养的重要器官,其生长状况对植物有着至关重要的影响,而且根系通过与土壤形成复合结构体的方式,起到了固定植物地上部分以及固定土壤防止水土流失的作用,同时在生态系统循环中根系的碳汇作用也是不可忽视的。由此可知对根系进行研究的意义是非常重大的,但是由于根系隐藏于地面以下,很难对根系进行直接的观察。微根窗技术的提出为人们对植物根系的研究带来了极大的方便。本论文在国家自然科学基金资助项目(30972424/C0414)的支持下,对微根窗技术获得根系图像的处理技术进行研究,提高了根系图像处理的速度与精度,同时还在此研究基础上对植物的根系形态参数测量方法进行了分析与研究。本文的主要研究内容有以下几个方面:
  论文提出使用模糊算法对噪声进行分类,将噪声分为高斯噪声、处于边缘的脉冲噪声以及处于图像平坦区域的脉冲噪声,分别采用模糊加权均值滤波、双向多级中值滤波和单向多级中值滤波的方法进行滤波处理,自适应分类滤波算法去除图像噪声的同时较好地保护了边缘细节。对微根窗采集到的根系图像进行图像增强及去噪,减小原始模糊图像边缘的宽度,为后续图像处理做准备。
  通过图像拼接将微根窗获取的多幅根系局部图像拼接为完整的根系图像,以获得较为全面的根系形态分布。本研究提出相位相关法与特征点匹配相结合的方式进行图像拼接。改进后的Harris角点检测算法提高了对灰度变化的敏感性及定位的准确性;改进角点响应函数解决了原有函数中K值设定的随机性;根据首图像处理结果自动设定后续图像角点响应函数的阀值T;对完成匹配的图像进行亮度调节。
  论文中根据Canny三准则选择三次B样条小波函数进行自适应阀值多尺度根系图像边缘特征提取,并将检测后的多幅图像进行数据融合得到准确的根系边缘特征图像。
  通过对数学形态学的开闭操作进行根系的形态分布及参数测量。利用膨胀和腐蚀等技术对所提取的根系边缘特征图像的毛刺、凹陷、间断及孤立的小孔进行处理,利用数学形态学的薄化运算对根系边缘图像进行细化,为后续根系形态参数测量提供数据来源。根据图像像素与实际尺寸存在的线性关系及根系形态参数的几何性质进行根系的长度、表面积、平均直径、体积以及根系间的夹角等形态参数测量。
  本论文通过对微根窗获取的根系图像进行增强及去噪,图像拼接,根系边缘特征提取及形态参数测量,实现了根系图像的精确采集及测量,为植物根系重构以及后续的固土机理研究,碳汇作用研究及气象预报方面提供了详实准确的数据来源。

著录项

  • 作者

    张瑜;

  • 作者单位

    东北林业大学;

  • 授予单位 东北林业大学;
  • 学科 机械设计及理论
  • 授予学位 博士
  • 导师姓名 宋文龙,韩玉杰;
  • 年度 2012
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    植物根系; 微根窗; 图像拼接; 形态测量; 特征提取;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号