復(fù)雜背景下植物根系圖像特征提取方法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前，精細(xì)農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)思想的提出為農(nóng)業(yè)的發(fā)展開(kāi)辟了新的空間。高新技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)于降低農(nóng)作物生產(chǎn)成本、增加農(nóng)作物產(chǎn)量、提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量并在生產(chǎn)中減少對(duì)環(huán)境的污染具有重要意義。
　　植物根系圖像的提取為以上研究提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，是以上研究的重要基礎(chǔ)內(nèi)容。植物根系本身的復(fù)雜性和根系周圍環(huán)境的多樣性同時(shí)使得根系圖像提取成為一項(xiàng)復(fù)雜的、極具挑戰(zhàn)性的工作。因此，復(fù)雜背景下植物根系圖像提取的研究具有重要的理論研究意義和實(shí)用價(jià)值。

2、　　本課題利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)結(jié)合圖像處理的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景下植物根系圖像特征的提取，完成從自然場(chǎng)景中拍攝得到的圖像中分離出植物根系，以及對(duì)植物根系進(jìn)行特征參數(shù)抽取。它的研究實(shí)現(xiàn)將進(jìn)一步為農(nóng)林業(yè)的發(fā)展以及相關(guān)研究部門、技術(shù)工作者提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持和高效的觀測(cè)手段。
　　課題研究的主要內(nèi)容是：研究已有的圖像分割算法以及應(yīng)用新的技術(shù)和方法，對(duì)復(fù)雜背景下植物根系圖像進(jìn)行分割，觀察并對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出最佳的實(shí)踐；在已有的可以對(duì)簡(jiǎn)單背景

3、下植物根系特征參數(shù)進(jìn)行提取的原型系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行復(fù)雜背景處理功能擴(kuò)展、支持系統(tǒng)便攜使用功能擴(kuò)展、系統(tǒng)加密功能擴(kuò)展，使之能能夠在實(shí)際中得到應(yīng)用。
　　本文綜合對(duì)比分析了閾值分割法、邊緣檢測(cè)法和區(qū)域分割法三種傳統(tǒng)的圖像分割方法應(yīng)用于復(fù)雜背景下植物根系圖像分割的情況。提出一種結(jié)合Spiking神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)圖像分割法對(duì)根系圖像進(jìn)行分割的方法。
　　研究中對(duì)多幅自然場(chǎng)景下拍攝得到的原始圖像應(yīng)用傳統(tǒng)的圖像分割方法和結(jié)合SNN的方法分