[發明專利]土壤裂紋參數在線測量系統及采用該系統實現土壤裂紋參數提取方法

有效

• 申請號: 201410360055.3
• 申請日: 2014-07-25
• 公開（公告）號: CN104165892B
• 公開（公告）日: 2016-10-26
• 發明（設計）人: 任建華;李曉潔;趙凱
• 申請（專利權）人: 中國科學院東北地理與農業生態研究所
• 主分類號: G01N21/84
• 分類號: G01N21/84;G01B11/28
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 張宏威

1.土壤裂紋參數在線測量系統，其特征在于，它包括三腳架(1)、數碼相機(2)、筆記本電腦(3)、環形燈(4)、數字光度計(5)、取樣框(6)、黑白比色板(7)和黑白格網定標板(8)，

數碼相機(2)固定在三腳架(1)上，所述數碼相機(2)的攝像區域為其正下方，環形燈(4)用于給數碼相機(2)的攝像區域提供照明，黑白比色板(7)用于對數碼相機進行白平衡處理和灰度值拉伸處理，數字光度計(5)用于測量每次拍攝時的背景環境光照強度，取樣框(6)放置在數碼相機(2)的攝像區域內，用于拍攝照片時確定標準的裂紋區域尺寸，數碼相機(2)通過數據連接線將拍攝的照片傳送給筆記本電腦(3)。

2.采用權利要求1所述的土壤裂紋參數在線測量系統實現土壤裂紋參數提取方法，其特征在于，所述方法為：

步驟一、將取樣框(6)放置在土壤上，使得待檢測土壤裂紋區域位于所述取樣框(6)內，通過三腳架(1)將數碼相機(2)固定在取樣框(6)的正上方，使得數碼相機(2)的攝像區域覆蓋取樣框(6)，并且取樣框(6)的中心與數碼相機(2)鏡頭中心正下方的投影點重合，采用固定環形燈(4)對取樣框(6)所在區域進行照明；

步驟二、利用數字光度計(5)測量被測土壤樣本上方的環境光照強度，根據所述光照強度設置數碼相機(2)的ISO、光圈尺寸和曝光時間的參數，保證不同環境下光照對相片的影響相同，利用黑白比色板(7)對數碼相機(2)進行白平衡處理和灰度值拉伸處理，將對比度和色差對照片的影響減到最小；

步驟三、控制數碼相機(2)連續采集圖像信息，每次土壤裂紋拍照后，在取樣框(6)內放置黑白格網定標板(8)后再次拍照，用于對土壤裂紋照片進行幾何畸變校正；

步驟四、數碼相機(2)對土壤裂紋照片進行幾何定標，對標定后的照片按取樣框(6)尺寸進行裁剪，用于提取取樣框(6)內土壤裂紋參數；

筆記本電腦(3)內部嵌入有土壤裂紋參數提取軟件，該土壤裂紋參數提取軟件對土壤裂紋照片進行圖像處理操作以獲得土壤裂紋參數的提取為：

利用圖像處理方法，將裁剪后的裂紋照片進行灰度圖轉換和二值處理，計算代表裂紋區域的像素個數，提取裁剪后的取樣框(6)內總像素個數并按取樣框(6)尺寸比例計算土壤裂紋面積；

根據取樣框(6)尺寸計算取樣框面積，結合提取的土壤裂紋面積計算土壤面裂紋率；

利用圖像處理方法設置紋理提取灰度級、方向和步長，計算圖像的灰度共生矩陣，進而根據計算的灰度共生矩陣提取取樣框(6)內開裂土壤的各個統計紋理特征量參數，公式如下：

1)對比度：

contra=ΣnNg-1n2{Σi=1NgΣj=1Ngp(i,j)},|i-j|=n,]]>

2)角二階矩：

ASM=ΣiΣj{p(i,j)}2,]]>

3)熵：

Entropy=-Σi=1NgΣj=1Ngp(i,j)log(p(i,j)),]]>

4)一致性：

Homo=Σi=1NgΣj=1Ng11+(i-j)2p(i,j),]]>

5)相關性：

Correlation=Σi=1NgΣj=1Ng(ij)p(i,j)-μxμyσxσy,]]>

6)集群蔭：

Clustershade=Σi=1NgΣj=1Ng((i-μi)+(j-μj))3p(i,j),]]>

7)集群突出性：

Clustershade=Σi=1NgΣj=1Ng((i-μi)+(j-μj))4p(i,j),]]>

8)最大概率：

Maxprobability＝max{p(i,j)}，

9)和平均：

SumAverage=Σi=22Ngipx+y(i),]]>

10)和熵：

SumEntropy=-Σi=22Ngpx+y(i)log{px+y(i)},]]>

11)和方差：

SumVariance=Σi=22Ng(i-SumEntropy)2px+y(i),]]>

12)相關信息特征1：

Inforofcorrelation1=HXY-HXY1max(HX,HY),]]>

13)相關信息特征2：

Inforofcorrelation2＝{1-exp[-2*(HXY2-HXY)]}^1/2，

其中：

p(i,j)是歸一化灰度共生矩陣(i,j)位置元素值，Ng是共生矩陣灰度級數，i、j均為正整數，

px(i)=Σj=1Ngp(i,j),]]>

py(j)=Σi=1Ngp(i,j),]]>

px-y(k)=Σi=1NgΣj=1Ngp(i,j),i+j=k,k=2,3,....2Ng,]]>

px-y(k)=Σi=1NgΣj=1Ngp(i,j),|i-j=k|,k=0,1,2,...Ng-1,]]>

HXY=-Σi=1NgΣj=1Ngp(i,j)log{p(i,j)},]]>

HXY1=-Σi=1NgΣj=1Ngp(i,j)log{px(i)py(j)},]]>

HXY2=-Σi=1NgΣj=1Ngpx(i)py(j)log{px(i)py(j)},]]>

μ_x，μ_y為p_x(i)，p_y(j)均值，σ_x，σ_y為p_x(i)，p_y(j)方差，n為灰度級，

選擇各紋理特征量4個方向0°、45°、90°和135°的均值作為最終的各紋理特征量。