农作物不同生长期对土壤湿度有比较严格的要求,如果土壤湿度控制不好,将会造成农作物产量的大幅下降。文章基于图像处理技术对处于生长期的植物枝叶进行生长状态检测。以花生为例,首先,利用百分率直方图法和统计算法提取了颜色特征,其次,利用Harris多尺度角点检测算法得到角点然后提取仰角特征,提取了叶片的外部形态特征:色度和仰角,在RGB和HIS颜色模型下,分析了土壤湿度与各颜色分量、农作物生长状态监测-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机叶片仰角之间的相关性。实验结果表明,土壤的水分含量与叶片的仰角、颜色G分量有很强的相关性,相关系数分别达到0.927 68,0.989 3,叶片仰角和G分量可作为监测花生植株生长信息的指标。 所以要先对叶片图像进行滤波消噪。线性高通滤波器可使用具有正和负的系数的2-D卷积模板来实现[2]，这些模板对应对拉普拉斯算子的数字近似，即一个简单的，各项同性的（即旋转不变的）二阶倒数算子，本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 它能对任何方向的亮度过度产生影响。1.3颜色特征提取颜色直方图是颜色值的函数，描述的是图像中具有该颜色值的像数的个数，其横坐标为颜色值，纵坐标是该颜色值出现的频率。如式（1）所示，式中n是总像素数，p（rk）是第k个灰度级的概率[3]。()/kkpr=nn（1）图1植物叶片采集处理流程现有的提取图像颜色特征的直方图方法有[4]：提取直方图的均值、方差、歪斜度、峭度、熵等，这些直方图法大部分反映的是直方图形状的特征，而缺水叶片和正常叶片的百分率直方图的形状比较相似，如图2所示。图2湿度为90%的叶片颜色直方图1.4叶片仰角的提取Harris多尺度角点检测的原理[5]：fy,fx。从样本中任取5片叶片通过Harris角点算法得到的角点与手动选取的角点如表1所示。2试验结果与分析2.1图像处理从花生叶片在土壤湿度为50%时的叶片颜色直方图显示的双峰现象，说明图像的背景和叶片灰度分布比较集中，通过阈值分割的方法进行图像分割，通过R,G,B通道分离，分别检测相同湿度下10片花生叶片，取其G值并平均，然后用Angle_II函数分别计算每片叶片与水平线的夹角也取平均值，结果如表2所示。作者简介：张晓云（1994—），女，山东聊城人，硕士研究生；研究方向：智能图像处理。张晓云（聊城大学物理科学与信息工程学院，山东聊城252000）摘要：农作物不同生长期对土壤湿度有比较严格的要求，如果土壤湿度控制不好，将会造成农作农作物生长状态监测-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/