中国棉花 | 基于OpenCV的棉花叶片雾滴沉积参数直接检测方法

文摘科学 2024-11-04 10:33 河南

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雾滴沉积参数是评估无人机喷洒质量的重要指标，反映了药液在叶片上的分布状况。快速准确地检测雾滴沉积参数，对优化无人机操作参数，提升棉田施药效率有重要意义。

以高性能智能手机采集的图像为研究对象，提出了1种基于Retinex＋大津阈值分割算法（OTSU）的棉花叶片雾滴直接检测方法。本研究采用4种图像增强算法对手机采集的棉花叶片图像进行处理，以提高雾滴与叶片的对比度，降低光照的影响，增强算法对雾滴的分割能力；然后，使用OTSU算法对增强后的图像进行二值化，实现雾滴的分割。结果表明，Retinex图像增强算法的效果最佳，能够显著提升棉花叶片图像中雾滴与叶片之间的对比度，使得分割后的雾滴轮廓清晰可见。经过Retinex＋OTSU的处理，23个样本的雾滴覆盖率结果与真实覆盖率之间的平均误差仅为3.73%。相较于ImageJ、传统OTSU等雾滴检测算法，本研究采用的基于Retinex＋OTSU的直接检测方法能在复杂的田间环境下保持较高的检测精度，更适用于棉花叶片雾滴覆盖率的检测。

本研究还对棉花叶片的多个局部区域进行了提取和检测，本研究通过皮尔逊相关系数法分析发现，局部叶片平均雾滴覆盖率与整张叶片雾滴覆盖率之间存在很强的正相关性，皮尔逊相关系数达到了0.9358，初步验证了利用局部平均雾滴覆盖率预测叶片整体雾滴覆盖率的可行性。

这些工作为建立高效便捷的棉田雾滴沉积参数检测方法奠定了基础。

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中国棉花，2024，51（10）：9-14.

https://doi.org/10.11963/cc20240021

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