基于计算机视觉技术的温室黄瓜叶片营养信息检测

摘要：

应用计算机视觉技术研究了诊断温室作物营养状态的方法.在日光条件下采集了温室黄瓜叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb,以及色度、饱和度和亮度指标(HSI).在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与叶片含氮率、含磷率和含水率之间的相关特性.分析结果表明:叶片绿色分量G和色度H分量与氮含量线性相关,可用作利用机器视觉快速诊断作物长势的指标,而其它分量与氮含量没有明显的相关性;颜色各分量与磷含量和水分含量均没有表现出明显相关关系;在对单次数据进行分析和比较时发现在同一光照条件下,绿色分量G和色度H与氮含量之间存在较好的线性相关特性,而当光照条件不同时,对两变量之间的线性关系存在一些影响,需要在进一步的试验研究中通过使用人工光源和系统标定的方法改进,以提高线性回归的精度.

关键词：计算机视觉、黄瓜、叶片、图像处理、氮素、温室作物

所属期刊栏目：21

分类号：TP391;S625.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市科委科技计划项目H020720030530

在线出版日期：2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：102-105