文献类型：期刊文章

作　　者：韩仲志[1,2] 赵友刚[2] 杨锦忠[1,3]

机构地区：[1]青岛农业大学数字农业研究中心,青岛266109 [2]青岛农业大学理学与信息科学学院,青岛266109 [3]青岛农业大学农学与植物保护学院,青岛266109

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：山东省自然科学基金(2009ZRA02123);山东省科技攻关计划项目(2009GG10009057;2009GG10009005);青岛科技发展计划基金(072137;082115;091186)

年　　份：2010

卷　　号：26

期　　号：3

起止页码：222-226

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20102012932377)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：玉米胚部特征是重要的农艺性状之一,目前主要通过手工方法进行测量。为实现通过机器视觉图像处理的方法进行玉米胚部特征的自动检测,提出一种基于独立分量分析ICA的玉米胚部测量方法,并建立了检测模型。首先对玉米籽粒的RGB图像进行ICA分析,发现具有最大熵的独立分量IC代表着胚部与籽粒其他部分的对比。根据此IC能够实现玉米胚部的准确分割。然后,提取了玉米胚部面积等9个特征。和手工检测结果相比,面积误差为0.7%,决定系数达0.984,其他8个特征的误差总体也都在2%以下。与前人的基于颜色模型区域生长的检测结果比较,检测准确度有明显提高。表明采用基于ICA的方法检测的结果准确可靠,能够用于玉米胚部的自动检测。

关 键 词：农作物 图像处理 独立分量分析 玉米 籽粒 胚部特征  

分 类 号：S126]