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叶片图像分析仪用于分析叶片哪些性质

植物叶片图像的分类特征主要包括全局特征和局部特征。其中,全局特征包括轮廓特征,颜色特征等。叶片图像的长宽比,似矩形率,似椭圆率,近圆率和近多边形率五种轮廓特征,并将五种轮廓特征组成轮廓特征向量,然后基于轮廓特征向量对叶片图像进行分类,验证五种轮廓特征的分类有效性,具体从以下几方面展开研究: 首先,排除叶片图像背景与叶片区域其他细节的影响;再通过边缘检测与边缘细化提取叶片轮廓线,排除叶片区域的影响； 然后,根据植物叶片叶形的相关知识,找出能够表征叶形的特征:先求出叶片轮廓线形心,再根据叶片轮廓线上点间的关系,从叶片轮廓线上提取长宽比,似矩形率,似椭圆率,近圆率和近多边形率五种轮廓特征；最后,对叶片轮廓特征的分类有效性进行验证。先通过不同复合轮廓特征下单种叶片图像与其他种叶片图像的分类结果,对轮廓特征间的关系等进行讨论;再通过轮廓特征向量验证五种轮廓特征的分类有效性。

叶片图像分析仪采用开放式架构体系，自由组合为田间便携式、实验室型等扫描的个性面积测量仪器，该仪器利用经过调校的图像捕捉设备获取高质量的叶片图形并运用专业软件准确分析计算叶片面积及其相关参数，广泛运用于植物生理学、植物生态学、植物病理学、农学、园艺和林学等学科，可进行形态学、植物病理学研究。