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面向LED植物生长柜的叶脉特征提取
  • ISSN号:1002-1302
  • 期刊名称:《江苏农业科学》
  • 时间:0
  • 分类:S24[农业科学—农业电气化与自动化;农业科学—农业工程]
  • 作者机构:[1]天津职业技术师范大学/天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222
  • 相关基金:国家自然科学基金(编号:61275169;61178048); 国家社会科学基金(编号:BFA110049); 天津职业技术师范大学校级基金(编号:KYQD13022)
中文摘要:

叶菜叶脉突出的形态特征能够较真实地体现出作物生长的状态。利用计算机图像处理技术提取叶脉形态特征,对于及时掌握蔬菜长势,实现植物生长柜环境智能控制等都具有重要的意义。对比了各通道的直方图分布后,选择利用颜色通道组合运算的方法对图像进行阈值分割,从而得到叶脉和叶片轮廓图像;然后采用数学形态学处理方法提取叶片整体边缘,再将二者相减实现叶脉的准确分割和提取。试验结果表明,利用叶肉与叶脉的颜色差异可以较好地实现叶脉提取。该方法能够为管理者衡量作物生长及后续决策处理创造条件,适合用于植物生长柜的智能监控。

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期刊信息
  • 《江苏农业科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江苏省农业科学院
  • 主办单位:江苏省农业科学院
  • 主编:常有宏
  • 地址:南京孝陵卫钟灵街50号
  • 邮编:210014
  • 邮箱:jsnykx@vip.163.com
  • 电话:025-84390282
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1302
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1214/S
  • 邮发代号:28-10
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点期刊奖,全国优秀科技期刊奖,江苏省“双十佳”期刊奖,国家期刊奖提名奖,华东地区优秀期刊,优秀农业期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:38904