分类： 统计学 >> 社会统计学 提交时间： 2023-12-04 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］植物光合作用过程中释放的叶绿素荧光与光化学反应紧密耦合，其荧光信号采集是光合作 用效率、植物生理及环境胁迫等无损的测试手段。作为获取该信号的叶绿素荧光成像系统通常价格昂贵，针对此 问题，本文提出一种低成本叶绿素荧光成像系统设计方案。［方法］叶绿素荧光成像系统主要由激发光灯组、 CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor） 相机及其控制电路和智能手机上位机三部分组成。激光发灯组 采用LED面光源和碗状结构，通过对光场的仿真分析保证光照强度和均匀性；采用微型CMOS相机进行荧光图像 采集，利用智能手机作为上位机完成激发光控制，并将数据回传至手机或服务器进行分析、处理、存储及显示。 ［结果和讨论］基于该方案，制造了一款仪器样机，其激发光强最大为6250 mol/（m2s），光场整体变化幅度偏 差为2%，光谱范围为400~1000 nm，稳定的采集频率最高可达42 f/s，具备连续光激发和调制脉冲激发功能。［结 论］ 通过叶绿素荧光图像采集实验验证了本仪器的有效性。该仪器结构简单、造价成本低，在植物生理状态检测 领域有着很好的应用价值。
分类： 统计学 >> 社会统计学 提交时间： 2023-12-04 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］构建绿色植株三维点云模型需大量清晰图像，受镜头景深限制，在采集大纵深植株图像时 图像会部分失焦，导致出现边缘模糊、纹理细节丢失等问题，现有的处理算法难以兼顾处理质量和处理速度。本 研究目的是提出一种新型算法，提高融合图像质量问题的同时兼顾处理速度。［方法］提出了一种基于非下采样剪 切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST） 的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络（Parameter Adapta⁃ tion Dual Channel Pulse Coupled Neural Network， PADC-PCNN） 与平稳小波变换（Stationary Wavelet Transform， SWT） 的植株图像融合方法。首先对植株的RGB图像进行通道分离，针对含纹理细节等特征较多的G通道进行 NSST分解，低频子带使用梯度能量融合规则，高频子带使用PADC-PCNN融合规则；对轮廓信息和背景信息多的 R、B通道，采用速度快且具备平移不变性的平稳小波变换，用以抑制伪Gibbs效应。自建了480幅图像共8组数 据，以光照环境、距离和植株颜色为变量，同时采集不同焦距图像验证算法性能。［结果和讨论］基于PADCPCNN- SWT算法与常用的快速导向滤波算法（Fast Guided Filter，FGF）、随机游走算法（Random Walk，RW）、非 下采样剪切波变换的脉冲耦合神经网络算法（Nonsubsampled Shearlet Transform based Pulse-Coupled Neural Net⁃ work，NSST-PCNN）、平稳小波变换算法（Stationary Wavelet Transform，SWT） 和非下采样剪切波变换的参数自适 应双通道脉冲耦合神经网络（Nonsubsampled Shearlet Transform based Parameter-Adaptive Dual-Channel Pulse-Cou⁃ pled Neural Network，NSST-PADC） 等五种算法相比，在清晰度上比前四种算法分别提高了5.6%、8.1%、6.1%和 17.6%，在空间频率上比前四种算法分别提高了2.9%、4.8%、7.1% 和15.9%，而相较于融合效果最好的NSSTPADC 算法在处理速度方面平均提升200.0%，同时调焦范围约6 mm。［结论］本研究提出的基于PADC-PCNNSWT 多焦距图像融合算法实现了在保障融合质量的同时，提高了融合图像的效率，为搭建绿色植株三维点云模型 提供高质量数据的同时节省了时间。
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