CN106197317A - 田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置 - Google Patents

田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106197317A
CN106197317A CN201610608690.8A CN201610608690A CN106197317A CN 106197317 A CN106197317 A CN 106197317A CN 201610608690 A CN201610608690 A CN 201610608690A CN 106197317 A CN106197317 A CN 106197317A
Authority
CN
China
Prior art keywords
measured
milpa
coordinate
dimensional
blade
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610608690.8A
Other languages
English (en)
Inventor
郭新宇
王传宇
杜建军
温维亮
吴升
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture
Original Assignee
Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture filed Critical Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture
Priority to CN201610608690.8A priority Critical patent/CN106197317A/zh
Publication of CN106197317A publication Critical patent/CN106197317A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明涉及一种田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置,其中,该方法包括:在待测玉米植株的预设生育时期内,获取待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;根据多幅叶片轮廓图像提取待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;根据待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;根据叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。本发明的田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置,可通过连续图像序列识别定位待测玉米植株的叶片轮廓图像中的叶片尖端点的二维坐标,并根据不同时刻的叶片尖端点的三维坐标进行统一对准结果实现玉米叶片叶尖生长运动的计算与可视化表达。

Description

田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理及农学技术领域,尤其涉及一种田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置。
背景技术
作物生长运动表型是重要的评估作物长势特征和生长动态指标,目前多数作物生长运动表型获取过程仍然依靠人工手眼进行,不但准确率不高,而且会消耗大量人力和金钱。
为了克服人工评估作物长势的缺陷,众多技术人员通过研究分析作物图像数据来提取有用的作物表型信息。图像数据能够提供作物生长时间序列信息,进而通过序列信息能够提供离散信息所不能提供的新知识和新发现。现阶段通过图像处理技术获知作物长势的研究包括:通过图像处理技术研究菊花的茎生长情况,研究成型的番茄叶片的运动与缺水情况及二氧化碳吸收率之间的关系,研究叶尖的运动与植株需水情况的关系作物叶面积与生长状况的关系,以及,根据作物叶片的颜色研究作物长势等等。
可以理解的是,玉米叶片尖端的生长运动情况能够反映玉米植株的生长发育阶段和生理生化反映强度。然而,现有的玉米叶尖生长运动计算由于田间环境下的叶尖图像容易受到复杂环境干扰,因而无法快速、准确地对叶尖进行识别定位,且无法直观地表示出不同时刻获取的叶尖生长运动情况,进而无法为后续作物长势研究提供有力的依据。
发明内容
针对现有的玉米叶尖生长运动计算方法无法快速、准确地对叶尖进行识别定位,且无法直观地表示出不同时刻获取的叶尖生长运动情况的缺陷,本发明提出如下技术方案:
一种田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法,包括:
在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;所述时间序列样本图像包括多幅所述待测玉米植株在不同时刻分别对应的叶片轮廓图像;
根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;
根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;
根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
可选地,所述获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像,包括:
采用双目图像采集装置获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像。
可选地,所述根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,包括:
通过空间映射方法对多幅所述叶片轮廓图像分别进行空间转换,以获取所述叶片轮廓图像的空间映射图像;
提取所述空间映射图像的峰值点坐标,并根据所述空间映射图像的峰值点坐标确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标。
可选地,所述根据所述空间映射图像的峰值点坐标确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,包括:
根据所述峰值点坐标进行逆映射,以获取原始图像空间;
根据所述原始图像空间计算各个所述峰值点坐标距离所述待测玉米植株的茎秆中心的欧氏距离;
根据各个所述峰值点坐标距离所述待测玉米植株的茎秆中心的欧氏距离确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标。
可选地,所述根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系,包括:
通过双目视觉方法,根据多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标确定不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标;
将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标均向同一三维坐标系进行注册,以获取该坐标系下不同时刻的叶尖三维坐标。
可选地,所述将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标均向同一三维坐标系进行注册,包括:
在所述叶片轮廓图像中添加坐标参照模板,并根据所述坐标参照模板确定所述三维坐标系的原点、x轴正方向、y轴正方向以及z轴正方向;
将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标以所述坐标参照模板为基准依次向所述三维坐标系进行对准注册。
可选地,所述根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹,包括:
采用三次样条法对所述三维坐标系中的不同时刻的叶片尖端点的三维坐标进行插值;
在三维空间中采用空心管对插值后的叶片尖端点进行可视化处理。
可选地,所述待测玉米植株的预设生育时期包括拔节期。
一种田间环境下玉米叶尖生长运动测量装置,包括:
序列样本图像获取单元,用于在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;所述时间序列样本图像包括多幅所述待测玉米植株在不同时刻分别对应的叶片轮廓图像;
三维坐标提取单元,用于根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;
三维坐标系重建单元,用于根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;
三维轨迹绘制单元,用于根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
可选地,所述序列样本图像获取单元进一步用于采用双目图像采集装置获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像。
本发明的田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置,通过在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像,并根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,进而根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系,以根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹,可以通过连续图像序列识别定位待测玉米植株的叶片轮廓图像中的叶片尖端点的二维坐标,并根据不同时刻的叶片尖端点的三维坐标进行统一对准结果实现玉米叶片叶尖生长运动的计算与可视化表达。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一个实施例的田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法的流程示意图;
图2为本发明一个实施例的田间环境下玉米叶尖生长运动测量装置的结构示意图;
图3a至图3d为本发明一个实施例的待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;
图4a至图4d为本发明一个实施例的待测玉米植株的叶片轮廓图像的空间映射图像;
图5为本发明一个实施例的不同时刻叶片尖端点的三维位置示意图;
图6为本发明一个实施例的待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明一个实施例的田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括:
S1:在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;所述时间序列样本图像包括多幅所述待测玉米植株在不同时刻分别对应的叶片轮廓图像;
S2:根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;
S3:根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;
S4:根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
本实施例的田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法,通过在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像,并根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,进而根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系,以根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹,可以通过连续图像序列识别定位待测玉米植株的叶片轮廓图像中的叶片尖端点的二维坐标,并根据不同时刻的叶片尖端点的三维坐标进行统一对准结果实现玉米叶片叶尖生长运动的计算与可视化表达。
进一步地,作为上述方法实施例的优选,步骤S1中所述获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像,可以包括:
S11:采用双目图像采集装置获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像。
进一步地,作为上述各个方法实施例的优选,步骤S2中所述根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,可以包括:
S21:通过空间映射方法对多幅所述叶片轮廓图像分别进行空间转换,以获取所述叶片轮廓图像的空间映射图像;
S22:提取所述空间映射图像的峰值点坐标,并根据所述空间映射图像的峰值点坐标确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标。
进一步地,作为本实施例的优选,步骤S22中所述根据所述空间映射图像的峰值点坐标确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,还可以包括:
S221:根据所述峰值点坐标进行逆映射,以获取原始图像空间;
S222:根据所述原始图像空间计算各个所述峰值点坐标距离所述待测玉米植株的茎秆中心的欧氏距离;
S223:根据各个所述峰值点坐标距离所述待测玉米植株的茎秆中心的欧氏距离确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标。
进一步地,作为上述各个方法实施例的优选,步骤S3中所述根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系,可以包括:
S31:通过双目视觉方法,根据多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标确定不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标;
S32:将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标均向同一三维坐标系进行注册,以获取该坐标系下不同时刻的叶尖三维坐标。
在此基础上,作为本实施例的可选,步骤S32中所述将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标均向同一三维坐标系进行注册,还可以进一步包括:
S321:在所述叶片轮廓图像中添加坐标参照模板,并根据所述坐标参照模板确定所述三维坐标系的原点、x轴正方向、y轴正方向以及z轴正方向;
S322:将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标以所述坐标参照模板为基准依次向所述三维坐标系进行对准注册。
进一步地,作为上述各个方法实施例的优选,步骤S4中所述根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹,包括:
S41:采用三次样条法对所述三维坐标系中的不同时刻的叶片尖端点的三维坐标进行插值;
S42:在三维空间中采用空心管对插值后的叶片尖端点进行可视化处理。
进一步地,作为上述各个方法实施例的优选,上述待测玉米植株的预设生育时期可以包括拔节期。
图2为本发明一个实施例的田间环境下玉米叶尖生长运动测量装置的结构示意图,如图2所示,该装置包括序列样本图像获取单元10、三维坐标提取单元20、三维坐标系重建单元30以及三维轨迹绘制单元40,其中:
序列样本图像获取单元10用于在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;所述时间序列样本图像包括多幅所述待测玉米植株在不同时刻分别对应的叶片轮廓图像;
三维坐标提取单元20用于根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;
三维坐标系重建单元30用于根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;
三维轨迹绘制单元40用于根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
具体地,序列样本图像获取单元10在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;而后,三维坐标提取单元20根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;进而,三维坐标系重建单元30根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;最后,三维轨迹绘制单元40用于根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
本实施例所述的装置可以用于执行上述方法实施例,其原理和技术效果类似,此处不再赘述。
进一步地,作为本实施例的优选,序列样本图像获取单元10可以进一步用于采用双目图像采集装置获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像。
需要说明的是,对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
下面以一具体的实施例来说明本发明,但不限定本发明的保护范围。
举例来说,待测玉米植株(玉米植株)的播种时间为2015年06月15日,种植密度为3500株/亩,作物品种为郑单958,被测植株的生育时期为拔节期。
待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像的获取时间:从每天上午9:00开始,每隔3个小时获取一次,至17:00结束;整个时间序列样本图像的获取起止时间段为2015年07月30日-2015年08月03日,获取的叶片轮廓图像序列样图如图3a至图3d所示。
进一步地,根据上述获取的时间序列样本图像进行叶片尖端点提取,具体步骤如下:
由于玉米叶片通常呈现狭长形状,且叶片尖端处于叶片的最末端,因而可采用一种空间映射方法对叶片图像进行空间坐标转换,转换公式如下:
其中,src表示原坐标图像;dst表示坐标空间转换后的空间映射图像;src.width为原图像的宽度;max_Radius表示空间坐标转换后图像的拉伸程度(本实施例中优选为240);(x,y)表示空间映射图像中的点的坐标。本实施例的待测玉米植株的叶片轮廓图像的空间映射图像如图4a至图4d所示。
由图4a至图4d可以看出,叶片尖端点应出现在峰值点,受到叶片形状与光照阴影的影响,空间映射图像上常出现多个峰值点,然而一般叶片尖端点应距离植株茎秆中心最远。因此,可利用映射图像提取其中的峰值位置(坐标),进而对该峰值位置进行逆映射到原始图像空间,计算各个峰值位置距离茎秆中心的欧氏距离,其中距离最远者即为叶片尖端。
进一步地,根据上述确定的叶片尖端的位置进行叶片尖端三维坐标的注册与生产运动轨迹的绘制,其中,本实施例的叶片轮廓图像可以由双目图像获取相机获取,叶片尖端点的三维坐标重建采用双目视觉方法。
由于各个时刻获取叶片轮廓图像的摄像机位置和角度不同,导致叶片尖端点的三维坐标计算结果不在一个坐标系下,因而需要向同一坐标系下进行坐标注册,具体步骤如下:
在所述叶片轮廓图像中添加坐标参照模板(例如一棋盘格模板),并根据所述坐标参照模板确定所述三维坐标系的原点、x轴正方向、y轴正方向以及z轴正方向。例如,以棋盘格左上角为坐标系原点,朝向模板右方为x正方向,朝向模板下方为y正方向,垂直棋盘格朝上为z正方向,各个时刻获取的叶片尖端点三维坐标以模板为基准,依次对准注册,获得统一坐标系下不同时刻叶尖点三维坐标,本实施例的不同时刻叶片尖端点的三维位置示意图如图5所示。具体地,叶尖三维坐标点计算值如下表所示。
表各个时刻图像叶尖二维坐标与三维坐标
受采样频率限制,叶尖点轨迹分布是离散的,这不能清晰表达叶尖点的生长运动轨迹,采用三次样条对生长轨迹进行插值,具体方法如下:
选取叶尖的两个三维坐标点作为控制点,假设两控制点pk和pk+1间的函数式为p(u),则可用pk-1到pk+2间的四个控制点建立边界条件:
p ( 0 ) = p k p ( 1 ) = p k + 1 p ′ ( 0 ) = ( 1 - t ) ( p k + 1 - p k - 1 ) p ′ ( 1 ) = ( 1 - t ) ( p k + 2 - p k ) - - - ( 2 )
控制点pk和pk+1的斜率分别与成正比。其中t为张量参数,用于控制样条与控制点之间的松紧程度。
其中,p(u)的函数表达式为:
p ( u ) = u 3 u 2 u 1 · a b c d - - - ( 3 )
p ′ ( u ) = 3 u 2 2 u 1 1 0 · a b c d - - - ( 4 )
进而,利用边界条件可以得到:
p ( u ) = u 3 u 2 u 1 · M c p k - 1 p k p k + 1 p k + 2 - - - ( 5 )
其中,Mc的函数表达式为:
M c = - s 2 - s s - 2 s 2 s s - 3 3 - 2 s - s - s 0 s 0 0 1 0 0 - - - ( 6 )
则有:
p(u)=pk-1(-su3+2su2-su)+pk[(2-s)u3+(s-3)u2+1] (7)
+pk+1[(s-2)u3+(3-2s)u2+su]+pk+2(su3-su2)
其中,s=(1-t)/2,在给定s和t值的情况下即可对两点进行插值计算。对相临叶尖点进行200点插值,在三维空间中采用空心管对插值后的叶尖数据点进行可视化处理,得到的叶尖生长运动三维轨迹如图6所示。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法,其特征在于,包括:
在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;所述时间序列样本图像包括多幅所述待测玉米植株在不同时刻分别对应的叶片轮廓图像;
根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;
根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;
根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像,包括:
采用双目图像采集装置获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,包括:
通过空间映射方法对多幅所述叶片轮廓图像分别进行空间转换,以获取所述叶片轮廓图像的空间映射图像;
提取所述空间映射图像的峰值点坐标,并根据所述空间映射图像的峰值点坐标确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述空间映射图像的峰值点坐标确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标,包括:
根据所述峰值点坐标进行逆映射,以获取原始图像空间;
根据所述原始图像空间计算各个所述峰值点坐标距离所述待测玉米植株的茎秆中心的欧氏距离;
根据各个所述峰值点坐标距离所述待测玉米植株的茎秆中心的欧氏距离确定所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系,包括:
通过双目视觉方法,根据多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标确定不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标;
将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标均向同一三维坐标系进行注册,以获取该坐标系下不同时刻的叶尖三维坐标。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标均向同一三维坐标系进行注册,包括:
在所述叶片轮廓图像中添加坐标参照模板,并根据所述坐标参照模板确定所述三维坐标系的原点、x轴正方向、y轴正方向以及z轴正方向;
将多幅不同时刻的叶片轮廓图像中所述待测玉米植株的叶片尖端点的三维坐标以所述坐标参照模板为基准依次向所述三维坐标系进行对准注册。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹,包括:
采用三次样条法对所述三维坐标系中的不同时刻的叶片尖端点的三维坐标进行插值;
在三维空间中采用空心管对插值后的叶片尖端点进行可视化处理。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待测玉米植株的预设生育时期包括拔节期。
9.一种田间环境下玉米叶尖生长运动测量装置,其特征在于,包括:
序列样本图像获取单元,用于在待测玉米植株的预设生育时期内,获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像;所述时间序列样本图像包括多幅所述待测玉米植株在不同时刻分别对应的叶片轮廓图像;
二维坐标提取单元,用于根据多幅所述叶片轮廓图像提取所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标;
三维坐标系重建单元,用于根据所述待测玉米植株的叶片尖端点的二维坐标重建所述待测玉米植株的叶尖三维坐标系;
三维轨迹绘制单元,用于根据所述叶尖三维坐标系的重建结果绘制所述待测玉米植株的叶片尖端生长运动的三维轨迹。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述序列样本图像获取单元进一步用于采用双目图像采集装置获取所述待测玉米植株的叶片轮廓的时间序列样本图像。
CN201610608690.8A 2016-07-28 2016-07-28 田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置 Pending CN106197317A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610608690.8A CN106197317A (zh) 2016-07-28 2016-07-28 田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610608690.8A CN106197317A (zh) 2016-07-28 2016-07-28 田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106197317A true CN106197317A (zh) 2016-12-07

Family

ID=57495936

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610608690.8A Pending CN106197317A (zh) 2016-07-28 2016-07-28 田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106197317A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019113998A1 (zh) * 2017-12-11 2019-06-20 江苏大学 一种盆栽生菜的综合长势监测方法及装置
CN115690590A (zh) * 2023-01-04 2023-02-03 中化现代农业有限公司 作物生长异常监测方法、装置、设备及存储介质
CN116824581A (zh) * 2023-06-08 2023-09-29 中国科学院空间应用工程与技术中心 空间水稻叶尖检测与生长轨迹生成方法、系统和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103065352A (zh) * 2012-12-20 2013-04-24 北京农业信息技术研究中心 一种基于图像和扫描数据的植株三维重建方法
CN103327304A (zh) * 2013-06-13 2013-09-25 北京林业大学 一种基于聚集机理的花卉生长关键帧提取系统
CN103826437A (zh) * 2011-07-27 2014-05-28 陶氏益农公司 通过运动追踪捕捉的植物生长动力学
CN104680556A (zh) * 2015-02-16 2015-06-03 燕山大学 基于视差的鱼类运动三维轨迹跟踪方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103826437A (zh) * 2011-07-27 2014-05-28 陶氏益农公司 通过运动追踪捕捉的植物生长动力学
CN103065352A (zh) * 2012-12-20 2013-04-24 北京农业信息技术研究中心 一种基于图像和扫描数据的植株三维重建方法
CN103327304A (zh) * 2013-06-13 2013-09-25 北京林业大学 一种基于聚集机理的花卉生长关键帧提取系统
CN104680556A (zh) * 2015-02-16 2015-06-03 燕山大学 基于视差的鱼类运动三维轨迹跟踪方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王传宇 等: "玉米叶片生长状态的双目立体视觉监测技术", 《农业机械学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019113998A1 (zh) * 2017-12-11 2019-06-20 江苏大学 一种盆栽生菜的综合长势监测方法及装置
CN115690590A (zh) * 2023-01-04 2023-02-03 中化现代农业有限公司 作物生长异常监测方法、装置、设备及存储介质
CN116824581A (zh) * 2023-06-08 2023-09-29 中国科学院空间应用工程与技术中心 空间水稻叶尖检测与生长轨迹生成方法、系统和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102524024B (zh) 基于计算机视觉的作物灌溉系统
CN109146948A (zh) 基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法
Fournier et al. A 3D architectural and process-based model of maize development
EP2736318B1 (en) Plant growth kinetics captured by motion tracking
CN110472184A (zh) 一种基于Landsat遥感数据的多云雨雾地区水稻识别方法
CN103471523B (zh) 一种拟南芥轮廓表型的检测方法
CN104063718B (zh) 在作物识别和面积估算中选择遥感数据和分类算法的方法
CN102903145B (zh) 植物群体形态结构三维重建方法
CN106197317A (zh) 田间环境下玉米叶尖生长运动测量方法及装置
CN105865424A (zh) 一种基于非线性模型的多光谱遥感水深反演方法及装置
CN104521435B (zh) 自动切割式采茶机割台自动调平方法和装置
Kim et al. Use of structurally-accurate 3D plant models for estimating light interception and photosynthesis of sweet pepper (Capsicum annuum) plants
CN103559493A (zh) 一种线状地物的提取方法
CN107610128A (zh) 一种油位计的巡检方法和装置
CN105241377A (zh) 基于云镜摄系统参数和视频帧的植物三维测量方法和系统
CN103512494A (zh) 一种植物果实微尺寸变化视觉检测系统及方法
CN109815914A (zh) 一种基于植被区域识别的卷积神经网络模型训练方法及系统
Wang et al. Seasonality of leaf area index and photosynthetic capacity for better estimation of carbon and water fluxes in evergreen conifer forests
Tang et al. Light interception efficiency analysis based on three-dimensional peach canopy models
CN101894390A (zh) 一种非常数折射率介质中的光线跟踪方法
CN105654543A (zh) 面向激光点云数据的阔叶树真实叶片建模与形变方法
CN109784300A (zh) 一种农作物科学测产方法及系统
CN106127682A (zh) 一种顾及海岸线地理特征约束的可控分形插值方法及系统
CN102663396B (zh) 一种水稻乳熟期自动检测的方法
CN103591887B (zh) 一种拟南芥区域表型的检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20161207