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用色调-饱和度分量组合和改进的大津法估算池塘表面水生植物面积

用色调-饱和度分量组合和改进的大津法估算池塘表面水生植物面积

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-08-30 06:10
  • 访问量:

【概要描述】本文提出了一种基于色调饱和度(H-S)分量组合和改进的Otsu方法的池塘表层水生植物面积估计方法,该方法具有快速无损计算机视觉技术的优点

用色调-饱和度分量组合和改进的大津法估算池塘表面水生植物面积

【概要描述】本文提出了一种基于色调饱和度(H-S)分量组合和改进的Otsu方法的池塘表层水生植物面积估计方法,该方法具有快速无损计算机视觉技术的优点

  • 分类:植物表型资讯
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准确估算池塘水面水生植物面积对于调节氮、磷等营养物质、增加溶解氧含量、保证水产养殖生物健康生长具有重要意义。目前,用于监测池塘表层水生植物的遥感方法成本高、周期长、实时性差,限制了这些方法在水产养殖中的实用性。针对上述问题,本文提出了一种基于色调饱和度(H-S)分量组合和改进的Otsu方法的池塘表层水生植物面积估计方法,该方法具有快速无损计算机视觉技术的优点。

 

池塘表面图像

 

首先,使用中值滤波器对摄像机采集的池塘表面图像进行预处理。然后,通过结合 HSV 颜色空间的H和S分量生成水生植物的视觉显著性图。接着,选择合适的大津最优阈值选择准则公式,确定水生植物和背景水的最优分割阈值。最后,利用二值化方法对图像中的水生植物进行分割,并根据水生植物像素的比例估计池塘表面的水生植物面积。

 

本文所提出方法的总体过程

 

本研究提出的改进的Otsu方法,可以通过判断视觉显著性图灰度直方图的最高和第二高峰值的位置,自适应地选择Otsu最佳阈值选择准则公式,解决了对不同比例的水生植物和背景水寻找合适分割阈值的问题。该方法在真实池塘表面图像上进行了测试,平均误分类误差为0.0284,平均F1分数为0.8396,平均精度为0.8428,平均召回率为0.9146。综上所述,本文所提出的方法可以准确地分割水草,从而准确估计池塘表面的水草面积。

 

(a) 水生植物比例均匀的池塘表面图像。 (b) 视觉显着图的灰色直方图

 

来源:

Fan Y, Chen Y, Chen X, et al. Estimating the aquatic-plant area on a pond surface using a hue-saturation-component combination and an improved Otsu method. Computers and Electronics in Agriculture Volume 188, September 2021, 106372. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106372.

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