基于扇环形区域图像分割的小麦秸秆截面参数测量方法

摘要：

针对小麦秸秆截面显微图像中组织成分的结构和灰度特征,研究了一种扇环型分区域图像分割方法,用于精确分割厚壁、维管束等关键组织结构.小麦秸秆截面的内外侧轮廓构成了一个近似的环形区域.先粗略定位厚壁和维管束所属的圆环区域.依据定位信息,以截面中心为起点向圆环外轮廓画射线,将圆环划分为大量的扇环形小区域.用Otsu算法对各个小区域进行独立的阈值分割,再对分割结果进行拼接等后续处理,得到完整的厚壁或维管束,最后以此为基础精确测量秸秆截面的各种参数.实验结果表明,与传统的Otsu算法相比,该方法对显微图像采集过程中切片、染色、拍照等环节导致的低质量图像具有较高的分割准确性和鲁棒性,在提高了切片样本利用率的同时降低了人工劳动强度.该测量系统对各类参数的测量精度均大于94.6％.

关键词：小麦秸秆、显微图像、测量、图像分割

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61503146;中央高校基本科研业务费专项资金项目2662017JC043

在线出版日期：2018-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：53-59