3.2 計(jì)算圖像特征

　　1.確定玉米穗的圓心

　　要想正確地從分割后的圖像中提取玉米穗邊緣行數(shù)特征，必須要讓計(jì)算機(jī)識(shí)別出橫斷面圖像邊緣的凸點(diǎn)和凹點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)以上目的，首先確定玉米穗圖片的圓心，本文選擇用質(zhì)心法[13]計(jì)算玉米穗的圓心，質(zhì)心的計(jì)算方法為：

　　其中，分別為所求的質(zhì)心， ，分別是玉米穗邊緣的坐標(biāo)，n是邊緣點(diǎn)像素的個(gè)數(shù)。

　　2. 計(jì)算角度和半徑

　　從邊緣檢測(cè)圖像上可以清楚的看到邊緣點(diǎn)像素坐標(biāo)到圓心的距離不同決定著此邊緣像素所處玉米穗的位置，比如半徑處于極大值點(diǎn)說明此處為玉米粒的最頂端，半徑處于極小值點(diǎn)說明此處像素處于玉米行的交接處，所以我們只需要統(tǒng)計(jì)出玉米邊緣到圓心距離的極小值點(diǎn)的個(gè)數(shù)，就相當(dāng)于統(tǒng)計(jì)出了玉米行數(shù)。兩點(diǎn)間距離公式[14]:

　　4 玉米穗行數(shù)特征統(tǒng)計(jì)

　　4.1 繪制半徑-角度曲線圖

　　按照遍歷的順序，在上述計(jì)算邊緣圖像的圓心到邊緣的角度、半徑時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)程序結(jié)果中，角度的初始值并不為0。為了便于最終行數(shù)特征提取，對(duì)角度從小到大進(jìn)行排序，同時(shí)對(duì)半徑進(jìn)行歸一化處理，得到半徑關(guān)于角度的函數(shù)，繪制出角度—半徑曲線圖。見圖7(a)所示。

　　4.2 最小值濾波

　　由于玉米穗外輪廓并非規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn)的圓形，對(duì)于角度—半徑圖，如果直接計(jì)算其極大值或極小值點(diǎn)的個(gè)數(shù)，將可能會(huì)出現(xiàn)大的誤差，用一維最小值濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波，能有效減少誤差，且有效消除圖片大小對(duì)結(jié)果的影響。經(jīng)過大量調(diào)研，發(fā)現(xiàn)一個(gè)玉米穗行數(shù)不會(huì)超過30，這樣每一行在半徑序列里所占長(zhǎng)度一定會(huì)大于半徑總長(zhǎng)度/30。利用半徑總長(zhǎng)度/30為一維最小值濾波器對(duì)角度—半徑圖進(jìn)行依次濾波，得到精確地玉米穗半徑最小值截平濾波圖。

　　4.3 行數(shù)統(tǒng)計(jì)

　　從圖7最小值濾波效果圖中可以看出，被截平的線段的個(gè)數(shù)即玉米穗行數(shù)，因此，直接統(tǒng)計(jì)截平線段個(gè)數(shù)即是玉米穗行數(shù)。

　　5 結(jié)論

　　本文給出了基于機(jī)器視覺的玉米穗室內(nèi)考種時(shí)行數(shù)的自動(dòng)檢測(cè)算法，表1給出在實(shí)驗(yàn)室的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[15]。

　　本算法與現(xiàn)有技術(shù)相比，設(shè)計(jì)思路清晰、層次分明，提高了玉米穗行數(shù)檢測(cè)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)運(yùn)行準(zhǔn)確、穩(wěn)定，可以滿足玉米穗室內(nèi)考種時(shí)行數(shù)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的要求，擁有實(shí)時(shí)、高效、客觀、準(zhǔn)確和無損傷等顯著優(yōu)點(diǎn)，具有很好的推廣價(jià)值。