水稻数字图像色偏校正方法的研究

论文摘要

高质量的数字图像不仅是信息提取的前提,也是建立定性或定量理化参数统计和机理估算模型的保障。本文以水稻冠层与叶片为主要研究对象,以计算机视觉理论为基础,采用数字图像处理技术,研究了图像采集质量的影响因素及图像的色偏校正方法。本论文的主要研究内容包括：（1）比较不同供氮水平下,水稻品种、拍摄角度、水稻生长时期、光线角度、数码相机品牌对水稻冠层的图像采集质量的影响。实验结果表明,水稻品种、相机品牌对颜色信息的提取影响不大；30°和60°拍摄所获取的图像,处理结果之间没有差异；水稻的不同生长时期拍摄图像,其颜色特征值与SPAD值之间的相关性不一致；顺光条件下拍摄的图像,其颜色特征值与SPAD值有很好的相关性。（2）探索水稻冠层图像的颜色特征值与SPAD的关系。研究表明,水稻生长不同时期,颜色特征值（G-B）/（G+B）和（G-B）/（R+G+B）与SPAD值达到显著性相关,分别为0.66和0.68,能够较为真实的反映叶色与含氮量之间的关系,可作为氮肥施用量的数字化指标。（3）分别采用白平衡校正、最大颜色值平衡校正和灰卡校正三种方法对水稻冠层和单叶的色偏图像进行校正。研究结果表明,白平衡校正对冠层图像完全失效,最大颜色值平衡校正效果一般,灰卡校正的方法对实际场景要求不高,而且该方法简单、快捷、稳定性好。为便于上述问题的计算机分析,本课题研究小组成员自行开发了用于农业领域的数字图像处理系统软件,该软件能通过图像分析获得水稻叶片的形态、颜色和纹理等信息,本人正是基于这一软件平台获得了相关的分析数据及结论。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1 研究目的和意义
• 2 国内外研究现状及存在的问题
• 2.1 成像的影响因素
• 2.1.1 成像设备及采集模式
• 2.1.2 拍摄方式
• 2.1.3 目标物
• 2.1.4 成像环境
• 2.2 图像质量的评价方法
• 2.3 降质图像的解决措施
• 3 研究内容与关键问题
• 3.1 主要研究内容
• 3.2 拟解决的关键问题
• 4 技术路线
• 第二章 材料与方法
• 1 试验地点及材料
• 2 试验设计
• 3 试验设备
• 4 数据采集
• 4.1 图像获取
• 4.2 SPAD值测量
• 5 图像预处理
• 5.1 图像灰度化
• 5.2 图像中值滤波
• 5.3 图像分割
• 6 颜色特征
• 6.1 RGB颜色空间
• 6.1.1 HSL颜色空间
• 6.1.2 颜色特征的提取
• 7 本章小结
• 第三章 水稻数字图像色彩信息影响因素的研究
• 1 引言
• 2 材料与方法
• 2.1 试验设计
• 2.2 数字图像处理及数据处理
• 3 结果与分析
• 3.1 品种对水稻冠层数字图像色彩信息质量的影响
• 3.2 生长时期对水稻冠层数字图像色彩信息质量的影响
• 3.3 拍摄角度对水稻冠层数字图像色彩信息质量的影响
• 3.4 顺光、逆光拍摄对水稻冠层数字图像色彩信息质量的影响
• 3.5 相机品牌对水稻冠层数字图像色彩信息质量的影响
• 4 本章小结
• 第四章 水稻数字图像色偏校正方法的对比研究
• 1 引言
• 2 图像色彩失真的原因
• 2.1 光源对图像颜色的影响
• 2.1.1 光源的色温
• 2.1.2 光源的显色指数
• 2.2 采集设备对图像颜色的影响
• 3 颜色校正方法分类
• 3.1 基于映射的颜色校正方法
• 3.2 基于光谱反射率还原的颜色校正方法
• 3.3 基于图像分析的颜色校正方法
• 3.3.1 基于白平衡技术进行色偏图像的校正
• 3.3.2 基于最大颜色值平衡法进行色偏图像的校正
• 3.3.3 基于标准灰卡的色偏图像校正方法
• 4 误差度量和性能评价指标
• 5 结果与分析
• 5.1 试验条件及样本数据
• 5.2 原始图像和色偏图像在RGB颜色模型下的直方图比较
• 5.3 色偏图像的色偏程度及校正效果
• 6 本章小结
• 第五章 结论与设想
• 1 本研究的主要结论
• 2 进一步的研究设想
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介