[发明专利]一种测量水稻剑叶角度的方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种测量水稻剑叶角度的方法、装置及系统。

背景技术

水稻育种实践表明，水稻株型与产量潜力密切相关，因此，如何选育水稻理想株型成为当前水稻超高产育种的重要研究内容之一。叶片是株型构成的重要因素，直接关系到叶片的光合面积和光能利用率。其中，剑叶对水稻产量的形成更具突出作用，是光合产物输向穗部的主要供应者。因此，剑叶作为光合作用产物的主要形成源之一，直接决定水稻穗部及其产量的相关性状。水稻剑叶角度是指水稻植株主茎和剑叶之间的夹角，它是构成水稻株型的重要指标之一，同时也是影响水稻产量的重要因素。因此，实现对水稻剑叶角度的快速无损测量对超高产育种有着重要的意义，也是水稻育种家亟待解决的问题之一。

目前测量水稻剑叶角度一般采用直接测量法和作图法。直接测量法是人工用量角器直接测量叶尖与叶耳连线和叶着生茎秆的夹角；作图法是将叶枕和叶尖位置画在纸上，然后用量角器测定。

徐正进等提供了一种新的水稻剑叶角度测量方法（参见非专利文献：水稻叶片基角、开张角和披垂度的同时测定方法，沈阳农业大学学报，22（2）：185-187,1991）。其测量过程为：制作一块角度测定板，测定板由长70cm、宽50cm左右的白纸固定在同样大小的薄木板上组成，白纸上用大型量角器画出了0-90度刻度，并用圆规以不同半径画出弧线刻度。进行角度测定时，将欲测的主茎和剑叶从基部剪下，立即放在直立的测定板上，使茎秆与0度线重合，叶枕正对圆心，叶片保持自然状态，从而读出对应的角度数。

直接测量法虽然操作方便，人工拿着量角器放在主茎和剑叶之间即可测量，但是由于在测量过程中受主观因素影响较大，因此，测量准确性较差、误差较大；作图法能够测量的相对比较准确，但是测量速度慢，且将叶枕和叶尖位置画在纸上的过程操作不方便，不适合于大量测定；徐正进等人的方法虽然能够较精确、快捷的测量出夹角大小，但是在测量过程中需要将欲测的主茎和剑叶从植株上剪下，对植株造成了永久性的破坏。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像处理技术的水稻剑叶角度测量方法及装置，能够实现对水稻剑叶角度的快速、准确、无损测量。

（二）技术方案

为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种用于水稻剑叶角度测量的方法，其特征在于，该方法包括：

采集水稻剑叶基部图像并进行预处理；

对预处理后的图像进行前景提取，获取水稻剑叶和主茎图像；

对前景图像二值化并进行形态学处理；

对形态学处理后的图像进行细化处理；

对细化后的图像进行直线检测，并对检测出的直线倾角进行聚类分析；

根据聚类后得到的聚类中心的角度值，计算剑叶角度。

其中，所述采集水稻剑叶基部图像并进行预处理，包括：对采集到的图像进行5*5中值滤波，从而去除图像中的椒盐噪声。

其中，所述对预处理后的图像进行前景提取，包括：

对中值滤波后的图像进行颜色空间变换，图像由RGB空间（R-红、G-绿、B-蓝）转换成HSL空间（H-色调、S-饱和度、L-亮度）；

获取所述的HSL空间图像的H、S、L三个分量的直方图，综合根据三个分量的直方图设置门限值范围，将门限值范围之外的背景像素值置零，门限值范围之内的前景像素值保持不变，实现前景图像与背景图像分离，获得前景图像；

将图像由HSL空间转换为RGB空间彩色图像。

其中，所述对前景图像二值化并进行形态学处理，包括：

对前景图像进行5*5中值滤波，去除前景图像中的椒盐噪声；

对前景图像进行灰度化，采用最佳阈值法，选取阈值对所述灰度化图像进行二值化处理，得到二值图像；

对所述二值图像采用膨胀、腐蚀及膨胀与腐蚀相结合的形态学处理方法进行处理，使得图像中主茎部分和剑叶部分形成一个完整的连通区域；

由所述连通区域，找出主茎和剑叶所在的最大联通区域的最小外接矩形，利用最小外接矩形法得到单一的主茎和剑叶的连通区域图像。

其中，所述对形态学处理后的图像进行细化处理，包括：

对所述连通区域进行距离变换，确定骨架点和候选点；

对所述候选点进行规则约束，通过骨架生长得到单像素宽度骨架。

其中，所述对细化后的图像进行直线检测，并对检测出的直线倾角进行聚类分析，包括：

对细化后的图像应用霍夫变换进行直线检测，得到检测后单像素宽度的直线的图像；