论文部分内容阅读
随着计算机图像处理技术在科研、生产、生活等诸多领域的广泛应用,该技术在农业领域的应用也日益增多,但利用计算机图像处理技术进行玉米发芽试验还未见报道。本研究以玉米（zea mays）种子为发芽材料,在光照14h,27℃和黑暗10h、15℃的生长条件下,通过获取玉米发芽期间苗图像,对图像进行处理,建立了一套完整的玉米发芽试验图像处理方法,并在此基础上建立了玉米苗特征参数的数学模型。进而采用方差分析、回归分析、相关分析、平均数多重比较等数据分析方法,成功地将计算机图像处理技术应用于玉米生长预测研究和玉米种子储藏时间对发芽影响研究两个方面,获得很好地效果。研究结果如下: 1.应用MATLAB语言编程对获取的玉米苗图像进行预处理,操作流程如下: ①用数码相机采集苗图像;②以JPEG格式将苗图像以文件形式保存于计算机中;③图像预处理时将苗图像从计算机中读出;④将彩色图像转换为灰度图像;⑤选取合适的阈值将灰度图像转换为黑白二值图像;⑥将黑白二值图像中无用的部分切割;⑦获取图像中幼苗的特征参数,并且剔除假苗;⑧自动将特征参数输出;⑨进行图像特征参数分析。 2.根据苗特征参数建立了描述玉米生长状态的新指标体系。苗特征参数具体有:苗幅高和宽、苗面积、等效椭圓长轴和短轴长、偏心率、方向角、等效圓直径、矩形充实度等。苗幅高和苗面积反映苗的长势情况;等效椭圆长短轴长和偏心率反映苗伸展平面的外部轮廓;方向角反映苗生长方向;等效圆直径和矩形充实度反映苗伸展平面的充实度。 3.建立了实测特征与苗特征间的数学模型。实测苗高（y,mm）与玉米苗幅高（x,mm）呈线性正相关关系:（?）=0.974lx-0.8808,r=0.9936¨,n=223,苗高的最大误差在1.4mm内,相对误差小于3.6%。实测苗鲜重（y,g）与玉米苗幅高（x1,mm）、宽（x2,mm）呈多元线性相关关系:（?）=-0.01041+0.002849x-1+0.001553x2,R=0.9770¨,n=223。 4.研究发现玉米的苗幅高、发芽率、苗高之间有很好的相关性,可以用第四天玉米的苗幅高、发芽率、苗高预测第七天玉米的苗幅高、发芽率、苗高。农大108玉米品种