摘要：为了快速准确获取植物表型数据,该文提出了一种基于时间序列多图像的玉米植株干旱胁迫表型检测方法。首先,以固定时间间隔获取干旱胁迫条件下玉米植株一天内的图像数据,采用统计学习方法对图像序列进行初始背景分割,非局部均值(non-local mean,NLM)滤波对初始背景分割进一步求精,去除变化光照条件对图像序列分割的影响。在植株器官分割阶段,融合植株形态先验知识,通过逐行扫描和邻域数量判断拆分植株器官像素。最后,提出了叶片角度比值的干旱胁迫表型参数计算方法。结果显示,耐旱植株的叶片角度比值一天内从0.63上升到0.70后再降到0.65,而非耐旱植株的叶片角度比值维持在0.65左右,随时间变化不大。研究结果为阐明玉米植株耐旱表型参数与环境参数的协同变化关系,以及不同基因型玉米植株环境应激反应的细微形态变化提供方法和技术解决方案。

关键词：图像处理 图像分割 算法 植物表型 干旱胁迫 

单位：北京农业信息技术研究中心; 数字植物北京市重点实验室