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光谱指数测量中窄带图像的光强自适应分割方法
光谱指数测量中窄带图像的光强自适应分割方法
作者:
丁永前
姜懿倬
徐明皓
程浩明
邢智雄
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
归一化植被指数
土壤背景干扰
窄带图像分割
几何变换
光强自适应
摘要:
[目的]本文对作物冠层区域的光强自适应性分割算法进行了研究,旨在消除光谱指数测量过程中土壤背景的干扰,克服现有光谱检测方法对结构光的依赖性.[方法]采用加装窄带滤光片的2个相机组建测量系统,并对相机的几何安装参数进行标定;将窄带图像灰度直方图的波谷灰度值与最大灰度值的比值作为归一化阈值,实现窄带图像分割的光环境自适应性.在实现近红外窄带图像中土壤和冠层分割的基础上,通过几何变换推算出可见光波段窄带图像的冠层区域,从而实现可见光窄带图像的分割.[结果]在80~140 cm高度内,每隔10 cm设置1个测量高度,每个高度采集5组平均株高为25 cm的绿萝冠层窄带图像(770和660 nm),安装660 nm滤光片的相机在完成图像采集后,将滤光片换成770 nm重新拍摄5张照片,作为660 nm图像分割效果的参考图像.结果表明:660 nm图像的分割区域与参考图像的分割区域平均重合度大于99%.同时计算了光照度为10000~26000 lx时拍摄的50幅绿萝770 nm窄带图像的非归一化阈值和归一化阈值,其与光照度的相关系数分别为0.5866和0.0916.[结论]本文提出的基于归一化阈值的分割方法对光环境的变化具有很强的适应性,综合归一化阈值和几何变换可以实现窄带图像的分割,为构建消除土壤干扰的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等光谱指数提供有效的基础数据.
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文献信息
篇名
光谱指数测量中窄带图像的光强自适应分割方法
来源期刊
南京农业大学学报
学科
农学
关键词
归一化植被指数
土壤背景干扰
窄带图像分割
几何变换
光强自适应
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
食品与工程
研究方向
页码范围
574-581
页数
8页
分类号
S123
字数
5272字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
丁永前
南京农业大学工学院
40
316
10.0
16.0
2
邢智雄
南京农业大学工学院
1
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姜懿倬
南京农业大学工学院
1
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程浩明
南京农业大学工学院
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南京农业大学工学院
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研究主题发展历程
节点文献
归一化植被指数
土壤背景干扰
窄带图像分割
几何变换
光强自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京农业大学学报
主办单位:
南京农业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-2030
CN:
32-1148/S
开本:
大16开
出版地:
南京市卫岗1号
邮发代号:
28-53
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
2940
总下载数(次)
5
总被引数(次)
46407
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