[发明专利]一种基于计算机视觉的水稻叶片SPAD值估测方法及系统有效
| 申请号： | 201811540722.0 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109827957B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 白晓东;杨爱萍;张坤;段里成;赵铭卓;姜啸晨;曹卉 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G01N21/84 | 分类号： | G01N21/84 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王恒静 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于计算机视觉的水稻叶片SPAD值估测方法，该方法包括：(1)采集一定数量的水稻叶片样本，并将所述水稻样本放在18％灰板上，获取对应样本图像；(2)测定所有样本图像的SPAD值；(3)采用阈值分割法去除样本图像中的灰板部分，留下绿色叶片主体部分；(4)提取所述样本图像的颜色特征，获得样本图像中的RGB颜色空间中颜色特征和HSV颜色空间中的颜色特征；(5)以所述颜色分量为输入，采用逐步回归分析方法，建立基于颜色分量的SPAD值估测模型M' |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 计算机 视觉 水稻 叶片 spad 估测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于计算机视觉的水稻叶片SPAD值估测方法，其特征在于，该方法包括：(1)采集一定数量的水稻叶片样本，并将所述水稻样本放在18％灰板上，获取对应样本图像；(2)测定所有样本图像的SPAD值；(3)采用阈值分割法去除样本图像中的灰板部分，留下绿色叶片主体部分；(4)提取所述样本图像的颜色特征，获得样本图像中的RGB颜色空间中颜色特征的红光值R、绿光值G、蓝光值B和HSV颜色空间中的颜色特征色相H、饱和度S、明度V；(5)依据R、G、B和H、S、V颜色特征参数，得到每张图像的颜色分量，以所述颜色分量为输入，采用逐步回归分析方法，建立基于颜色分量的SPAD值估测模型M'2。
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