文献类型： 中文期刊

作者： 黄巧义 ¹ ; 张木 ² ; 黄旭 ² ; 李苹 ² ; 付弘婷 ² ; 张发宝 ² ; 唐拴虎 ³ ;

作者机构： 1.广东省农业科学院农业资源与环境研究所/农业部南方植物营养与肥料重点实验室/广东省养分资源循环利用与耕地保育重点实验室

2.;广东省农业科学院农业资源与环境研究所/农业部南方植物营养与肥料重点实验室/广东省养分资源循环利用与耕地保育重点实验室

3.;广东省农业科学院农业资源与环境研究所/农业部南方植物营养与肥料重点实验室/广东省养分资源循环利用与耕地保育重点实验室;

关键词： 最大类间方差法(Otsu法);水稻;数字图像;图像分割

期刊名称： 广东农业科学

ISSN： 1004-874X

年卷期： 2018 年 01 期

页码： 120-125+3

摘要： 水稻冠层数字图像分析技术在水稻生长监测、氮营养诊断及产量预测上具有应用潜力,而水稻像元精确分割、提取是水稻冠层数字图像分析结果准确、稳定、可靠的前提。最大类间方差法(Otsu法)具备分割质量稳定、自适应强的特性,分割效果较好,是一种常用的阈值分割方法。通过提取计算水稻冠层图像9种图像色彩指标R、G、B、CIEL*a*b*色彩空间的L*、a*、b*分量、HSV色彩空间的H分量、绿度叶片指数(GLD)以及植被指数(VIGreen),并以各种图像色彩指标的Otsu法对水稻冠层图像进行分割,比较其图像分割效果。结果表明,水稻和土壤像元的a*、b*、GLD、VIGreen色彩指标双峰性明显,且重叠性小,可作为分割水稻与土壤背景的候选图像色彩指标;基于a*、GLD、VIGreen色彩指标的Otsu法的分割精度较高,且基于a*色彩指标的Otsu法对水稻冠层图像分割效果的信噪比最大、误差率最低,其次是基于VIGreen色彩指标的Otsu法;基于CIEL*a*b*色彩空间的a*色彩指标是Otsu法的水稻冠层图像分割中较优的图像色彩指标。