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根系圖像分析儀助力水稻根系形態特征算法研究

發布時間:2019-07-22 點擊次數:203 文章來源:農業儀器網

    根系圖像分析儀是一款現代植物生理研究的重要儀器,主要用于研究作物根系拓撲結構。通過該儀器,工作人員可以快速完成的根系的節點、長度等多個參數測量的工作,大大簡化了工作人員的測量工作,提升了工作效率,工作準確度。因此,該根系圖像分析儀一上市就廣受農業科研教學機構喜愛。例如,就有學者使用根系圖像分析儀等儀器對水稻表層根系圖像分割算法研究。具體如下:

    水稻根系形態特征的定量研究對于改進農田管理方式、水稻品種選育和遺傳改良等具有重要意義。近年來,隨著表型組技術迅速發展,利用圖像處理技術對水稻根系生長情況進行測量和分析,同時配合施肥、灌溉、光照、溫控等環境監控技術已成為水稻育種和功能基因組研究新型技術手段,而根系圖像分割技術是進行后續表型組學分析的重要基礎之一。由于生長在土壤中的水稻根系圖像具有對比度低、信噪比低、紋理復雜的特點,分割十分困難。針對此問題,研究了主干-分支連接算法、基于形態特征的局部閾值分割算法和基于形態特征的自適應閾值分割算法,對生長在土壤中水稻根系圖像進行分割處理和比較。

    實驗結果表明,主干-分支連接算法雖然保留了大量細節,但是受噪聲影響嚴重,其結構略顯雜亂,毛刺現象嚴重;基于形態特征的局部閾值分割算法能保留更多根部的細節,但輪廓斷裂的現象比較嚴重;自適應閾值分割算法分割的圖像根系連續性較好,毛刺現象也得到了抑制,但是細小的須根無法保留。最終將兩種算法結合起來,提出一種適用于水稻表層根系圖像分割的綜合算法,則可以獲得較為理想的分割結果,為后續水稻根系性狀提取奠定了重要基礎。
 


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