论文摘要
本研究以水稻种子为研究对象,通过基于颜色、尺寸、形状和纹理4个主要特征的RSIS系统将水稻种子萌发过程图像加载到识别系统中,并经图像处理技术准确监测了水稻种子作物的萌发率。通过分析结果可知:长沙和天津的水稻种子萌发的精确率分别为96.05%和88.60%;6种不同稻种的萌发精确率分别是98.62%、84.15%、86.24%、88.42%、93.23%和90.22%;同时,研究发现采用人工神经网络技术的图像监测精确率可达93.06%,且每张图片的平均处理时间仅为为7.6 s。本研究提出了将计算机图像处理来评测水稻萌发过程的技术方法,该技术对水稻种子质量的筛选有重要的指导意义。此外,通过开发利用图像处理技术监测水稻种子萌发的计算机软件,可以降低传统水稻种子萌发监测实验的时间和成本。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王晓东
关键词: 图像处理,计算机视觉,水稻种子萌发
来源: 基因组学与应用生物学 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技,农业科技,信息科技
专业: 农业基础科学,农作物,计算机软件及计算机应用
单位: 中共朝阳市委党校
分类号: S511;S126
DOI: 10.13417/j.gab.038.005142
页码: 5142-5146
总页数: 5
文件大小: 274K
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