[发明专利]基于图像的玉米果穗性状指标计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种玉米果穗性状指标的计算方法。

背景技术

玉米果穗的农艺性状是科研与生产中的常规测量项目，对玉米产量存在不同程度的影响。为了充分了解果穗数量性状对产量的影响程度，明确各项性状指标对产量的构成作用，需要对大量果穗样本进行准确测量。目前，对于玉米果穗的穗粒数、行粒数、穗行数和秃尖长度等性状指标，一般采用人工测量和统计方法获取，过程繁琐、误差较大，尤其是行粒数和穗行数等具有统计学意义的指标，其测量结果易受测量人员的经验影响。

基于图像进行精准化玉米果穗考种，是一种融合计算机视觉技术和计算机图像处理技术对玉米果穗进行检测和分析，进而快速获取果穗性状特征数据的技术手段。基于果穗图像的考种方法简单直观、方便快捷，可以大大降低人力成本，提高玉米考种效率，推进玉米考种作业流程的精准化、标准化，实现考种流程的可管理、可追溯和可视化。现有的基于图像计算玉米果穗的性状特征参数的方法主要是针对单一性状指标，在实现方法上缺少统一、一体化的解决方案。如《计数玉米穗行数的机器视觉研究》（韩仲志等，玉米科学，2010）利用机器视觉方法自动检测穗行数指标，通过采集玉米果穗横断面图像计算玉米果穗的穗行数分布特征，该方法的缺点在于需要对果穗进行破坏性取样，破坏了宝贵样本并影响到其他果穗性状参数的测定。

随着计算机和信息技术在农业领域的广泛应用，基于图像处理技术的玉米果穗自动化考种已成为一种趋势。目前，对于玉米果穗的重要性状指标，包括穗粒数、穗行数、行粒数和秃尖率等，仍没有一套完整的计算方法。现有的基于图像的玉米果穗性状计算方法，往往是针对单一指标进行，缺少能够同时计算得到穗粒数、穗行数、行粒数和秃尖率等性状指标的一体化解决方案。

发明内容

（一）所要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种基于图像的玉米果穗性状指标计算方法，以解决现有的果穗性状指标计算方法单一、仅针对其中某项指标进行计算、取样方法存在破坏性的问题。

（二）技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于图像的玉米果穗性状指标计算方法，所述方法包括以下步骤：

S1、通过每隔90度拍摄一张图像的方式，获取玉米果穗的彩色图像CI_i，且i=1,2,3,4，

将所述彩色图像CI_i转化为灰度图像SI_i，并将所述灰度图像SI_i转化为仅包含玉米果穗的二值图像BI_i；

S2、分别对所述彩色图像CI_i、所述灰度图像SI_i以及所述二值图像BI_i进行轴向畸变校正和径向畸变校正，得到校正后的彩色图像CI2_i、校正后的灰度图像HI_i以及校正后的二值图像BI2_i；

S3、对所述灰度图像HI_i进行分割，得到仅包含玉米籽粒的二值图像BI3_i，

将所述二值图像BI3_i进行拼接，得到籽粒全景图BI4，所述籽粒全景图BI4包括所述玉米果穗三维表面上的所有籽粒；

S4、对所述二值图像BI3_i进行形态学运算，计算出所述玉米果穗的秃尖区域，并计算出所述玉米果穗的秃尖长度，

根据所述二值图像BI3_i，计算出所述玉米果穗的行粒数，

根据所述籽粒全景图BI4，计算出所述玉米果穗的穗行数。

可选的，步骤S1中，将所述灰度图像SI_i转化为仅包含玉米果穗的二值图像BI_i具体包括：

确定所述灰度图像SI_i中玉米果穗与背景的边界像素强度并对所述灰度图像SI_i进行二值化，使用膨胀运算填充图像孔洞，使用腐蚀操作删除图像中的孤岛并恢复玉米果穗的边界，从而获得所述二值图像BI_i。

可选的，步骤S2中，所述轴向畸变校正和所述径向畸变校正具体包括：