【摘要】：根是植物的三大器官之一,根不僅將植物牢牢地固定在地面上,更是對(duì)整個(gè)植物的健康生長(zhǎng)起著關(guān)鍵的作用。根系的形態(tài)學(xué)參數(shù),是植物學(xué)家研究植株健康與根系在生態(tài)環(huán)境中的作用的重要依據(jù)。因此,隨著近些年科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,根系圖像的研究越來(lái)越深入。本論文以三種不同場(chǎng)景下獲得的具有不同特點(diǎn)的根系圖像作為研究對(duì)象。通過(guò)圖像處理的方式從不同背景中提取出目標(biāo)根系,并使用細(xì)化算法提取根的骨架,通過(guò)對(duì)其骨架進(jìn)行形態(tài)學(xué)計(jì)算,得到根系的相關(guān)參數(shù)。論文的主要工作如下:1.根系生長(zhǎng)環(huán)境特殊,導(dǎo)致所獲取的根圖像背景復(fù)雜,再加上根系自身的形態(tài)較為纖細(xì),本文通過(guò)實(shí)驗(yàn),研究了各類濾波器在根系圖像中的具體表現(xiàn),從而選取適當(dāng)?shù)臑V波器作為預(yù)處理方式。2.對(duì)于具體的根系分割,本文嘗試使用閾值分割、邊緣檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)三類分割算法對(duì)不同場(chǎng)景得到的根系圖像進(jìn)行分割。分析得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,從而得出傳統(tǒng)算法應(yīng)用于根圖像時(shí)的具體表現(xiàn)。3.在綜合對(duì)比傳統(tǒng)分割算法的基礎(chǔ)上,本文引入了在圖像處理領(lǐng)域有良好表現(xiàn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)結(jié)合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Sobel算子,提出一種適用于根系圖像的分割方法。并將該方法與傳統(tǒng)的分割方法從人工交互量、耗時(shí)和誤分割率三個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比。4.最后,為了更加準(zhǔn)確的獲取根系形態(tài)學(xué)相關(guān)參數(shù),本文對(duì)Zhang-Suen細(xì)化算法進(jìn)行了改進(jìn),同時(shí)引入鏈域?qū)Ω庥?jì)數(shù)算法進(jìn)行優(yōu)化。然后在Matlab2018b平臺(tái)上,基于根系圖像處理流程以及本文涉及到的相關(guān)算法,實(shí)現(xiàn)了根系圖像分析系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;Q944.54

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本文編號(hào)：2755021