[发明专利]整穗图像处理方法和装置

说明书

本发明提供了一种整穗图像的处理方法，该整穗图像中包括完整的整穗，该处理方法包括：对该整穗图像执行提取算法以获得整穗蒙版；对该整穗蒙版执行提取算法以获得穗粒区域蒙版；叠加该穗粒区域蒙版和该整穗图像的红色通道图像以获得穗粒区域红色通道灰度图；对该穗粒区域红色通道灰度图执行超像素分割以获得穗粒蒙版；以及基于该穗粒蒙版输出穗粒统计分析结果。

技术领域

本发明涉及作物表型检测领域，尤其涉及对整穗图像进行处理以进行每穗粒数和粒型统计的方法和装置。

背景技术

水稻作为我国第一大粮食作物，其产量对中国乃至世界的粮食安全及社会经济的稳定发展均具有举足轻重的地位。影响水稻产量的重要因素包括每穗粒数和粒型等方面。在当前的水稻基础科学研究方面，对每穗粒数和粒型表型的数据统计是鉴定基因功能、体现基因是否有生物学意义的重要指标。在水稻育种方面或者大规模水稻田间生产中，每穗粒数和粒型又是预估水稻产量必不可少的前提。每穗粒数是指水稻每个有效分蘖的穗子上所有谷粒的数目。粒型包括粒长、粒宽，是估测千粒重的重要前提指标。

每穗粒数这个性状在过去都是人工统计的，即使当前有少数的方法可以对平铺整齐的水稻穗子进行扫描后分析每穗粒数，但扫描平铺整齐的穗子也相当耗时耗力，效率较低。粒型的表型是必须脱粒后，将谷粒散开在扫描仪上进行扫描后再利用软件分析考察数据。在这些过程中涉及到的人工较多，统计这些性状耗时、费力，且成本较高。目前为止还没有出现一种无需脱粒，直接用整穗考察每穗粒数和粒型的方法。

因此亟需一种脱粒前能直接同时统计每穗粒数和粒型的高通量方法。

发明内容

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

根据本发明的一方面，提供了一种整穗图像的处理方法，该整穗图像中包括完整的整穗，该处理方法包括：

对该整穗图像执行提取算法以获得整穗蒙版；

对该整穗蒙版执行提取算法以获得穗粒区域蒙版；

叠加该穗粒区域蒙版和该整穗图像的红色通道图像以获得穗粒区域红色通道灰度图；

对该穗粒区域红色通道灰度图执行超像素分割以获得穗粒蒙版；以及

基于该穗粒蒙版输出穗粒统计分析结果。

在一实施例中，该对该整穗图像执行提取算法以获得整穗蒙版包括：

使用全局自动阈值算法对该整穗图像执行处理以获得主体整穗蒙版；

使用局部自适应阈值算法对该整穗图像的红色通道灰度图执行处理以获得局部整穗蒙版；以及

将该主体整穗蒙版和该局部整穗蒙版叠加以获得该整穗蒙版。

在一实施例中，在对该整穗图像执行提取算法，该方法还包括：

对该整穗图像执行缩放调节以标定统一的分辨率；和/或

对该整穗图像执行直方图匹配算法以标定统一的曝光度和对比度。

在一实施例中，该对该整穗蒙版执行提取算法以获得穗粒区域蒙版包括：

对该整穗蒙版执行边缘检测算法以提取该整穗蒙版的边界蒙版；

将该边界蒙版与该整穗蒙版执行异或计算以获得初步穗粒区域蒙版；

使用全局阈值算法对该整穗图像的LAB色彩空间的a通道图像执行处理以获得第一穗枝梗蒙版；

基于二维骨架算法从该整穗蒙版提取第二穗枝梗蒙版；以及