基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)稻種紋理特征提取與識別研究.pdf

1、水稻是我國重要的糧食作物之一,種子的質(zhì)量是影響水稻產(chǎn)量的一個重要因素。純度是種子最主要的質(zhì)量指標(biāo),品種純度對作物產(chǎn)量有明顯的影響。目前,品種純度的鑒定主要是用化學(xué)的方法和田間種植方法進(jìn)行檢測,雖然可以達(dá)到檢測純度的目的,但都需要通過人工檢測來完成,且需要花費大量的財力和物力,還浪費時間。尋找一種既可以快速檢測、又能實現(xiàn)準(zhǔn)確檢測目的的方法對農(nóng)村、農(nóng)業(yè),農(nóng)民來說是非常重要的,同時也是實現(xiàn)增產(chǎn)增收和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化所必需的。稻種紋理特征在稻種品種群

2、中顯示出明顯的個性差異性及遺傳特性,有效地提取并識別這一特征對稻種品種識別及稻種紋理遺傳規(guī)律的研究具有重要意義。本文以十二種稻谷品種為研究對象,以計算機、CMOS、光學(xué)鏡頭、電動平臺以及自動可調(diào)光源為實驗工具,綜合運用圖像處理技術(shù)和多元統(tǒng)計方法,研究了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)稻種圖像紋理特征的提取與品種識別的方法。
　　 論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下:
　　 (1)搭建了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)稻種圖像紋理特征的提取與品種識別的機器視覺系統(tǒng)

3、,系統(tǒng)由HDL-Ⅰ型單孔鹵素?zé)衾涔庠?、顯微數(shù)字?jǐn)z像機、單筒連變顯微鏡、電動控制平臺、計算機五部分組成。整個系統(tǒng)輕便實用,采集的紋理圖像質(zhì)量良好。
　　 (2)根據(jù)采集的紋理圖像噪聲多、光照不均勻等特點,探討了多種圖像預(yù)算處理算法改善紋理圖像質(zhì)量,并結(jié)合多聚焦稻谷紋理圖像融合技術(shù),找出突顯稻種紋理特征的數(shù)字圖像處理方法。文中對稻種紋理圖像進(jìn)行了二值分割,從圖中分離出紋理的形態(tài)特征,并進(jìn)行形態(tài)學(xué)細(xì)化和修剪處理,便于觀察紋理的形態(tài)特點

4、。
　　 (3)針對傳統(tǒng)的灰度共生矩陣、經(jīng)典的Gabor小波變換和雙樹復(fù)小波變換等三種紋理特征方法進(jìn)行了分析,并比較了傳統(tǒng)LBP算法、LQP算法、ELBP算法以及EQP算法對稻種紋理特征提取識別的實際效果。
　　 (4)在本研究基礎(chǔ)上對相關(guān)算法成果進(jìn)行歸納整理,開發(fā)了基于Visual C++平臺的稻種紋理圖像處理分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對靜態(tài)單粒稻種圖像進(jìn)行各種預(yù)處理操作,并提取熵、能量、慣性矩、局部平穩(wěn)性等紋理特征參數(shù)以及E