油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法、装置及系统制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业
，具体涉及油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法、装置及系统。
技术介绍
油菜是世界四大油料作物之一，油菜菌核病是由核盘菌引起的一种世界范围内的主要病害，在油菜各生育期、各部位均能发病，对油菜生产带来了极大的危害。因此，准确评价菌核病发病的严重程度对于油菜菌核病害的防治、抗源鉴定和抗病育种都是十分必要的。常用的测量菌核病发病程度的方法是根据其发病叶片上病斑的大小或数目来对病害程度进行定级。因此，对油菜叶片及菌核病斑形态进行客观、准确的测量是油菜育种和考种专家在进行菌核病害定级时所亟待解决的问题之一。目前测量油菜叶片及菌核病斑形态主要采用手工直尺测量。通过先进的激光扫描技术也可以实现植物叶片形态的测量。比如，美国CID公司生产的CI-202便携式激光叶面积仪。在进行测量时，可以将油菜叶片放在薄膜与板之间，然后将扫描器从扫描板上的透明薄膜上扫过即可。CI-202可测量叶片面积、叶长度、叶宽度等参数。目前，还经常采用数码相机对油菜叶片和病斑形态进行测量，在进行测量时，首先在已知面积的白板上放置带有病斑的油菜叶片并使叶片平整，利用处在白纸板和油菜叶片正上方的数码相机将白纸板和叶片拍摄出一个画面的图像，然后采用Photoshop软件处理图像，读取图像白色部分、健康部分和病斑部分三通道的像素点的个数，最后根据像素比等于面积比以及白纸板的面积计算油菜叶片及菌核病斑的面积。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法，其特征在于，
该方法包括步骤：
采集感染菌核病的油菜叶片图像；
将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素
数和单位长度所占的像素数；
提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度；
提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度；
计算菌核病斑所占整个油菜叶的比例。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将采集的图像
分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占
的像素数，包括：
对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变
换，提取背景网格图像；
对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单
纯的网格图像；
对获取的单纯的网格图像进行细化；
计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对采集的图像
进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格
图像，包括：
对采集到的图像进行5*5中值滤波；
对中值滤波后的图像进行颜色空间变换，图像由RGB空间转换为
HSL空间；
获取所述的HSL空间图像的H、S、L三个分量的直方图，综合
根据三个分量的直方图，分割获得背景网格图像；
将图像由HSL空间转换为RGB空间彩色图像。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对背景网格图
像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像，包
括：
对背景网格图像进行5*5中值滤波；
对背景网格图像进行灰度化，采用最佳阈值法，选取阈值对所述
灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；
对所述二值图像取反；
采用膨胀、腐蚀、膨胀与腐蚀相结合的形态学处理方法对所述取
反后的图像进行处理，使得图像中的前景叶片的部分形成一个完整的
连通区域；
根据所述连通区域，找出叶片的部分所在的最大连通区域的最小
外接矩形，利用最小外接矩形去除叶片区域，得到单纯的网格图像；
对所述网格图像取反。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对获取的单纯
的网格图像进行细化，包括：
对所述的单纯的网格图像进行距离变换，确定骨架点的候选点；
对所述候选点进行规则约束，通过骨架生长得到单像素宽度骨架。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算单位网格
所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括：
对所述细化后的图像进行轮廓提取；
获取所有的网格数和所有的网格区域所占的像素数；
利用所有的网格区域所占的像素数除以所有的网格数，得到单位
网格所占的像素数；
将单位网格所占的像素数取平方根，得到单位长度所占的像素数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取油菜叶图
像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度，包括：
对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波；
获取所述的中值滤波后彩色图像的绿色分量的直方图，根据绿色
\t分量直方图，获得前景叶片图像；
对所述的前景叶片图像进行灰度化，选取最佳阈值对所述灰度图
像进行二值化处理，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：路文超，赵勇，罗斌，于春花，潘大宇，陈泉，高权，王成，
申请(专利权)人：北京农业信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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