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玉米果穗DUS性状测试的图像处理应用研究被引量：37: 2009年; 【目的】评价图像处理法采集和数量化玉米果穗特异性、一致性和稳定性测试(DUS)性状的技术适用性。【方法】以4个品种各50个果穗及8个品种93～107个穗轴为材料,通过图像处理采集玉米DUS测试指南规定的7个性状(穗长、穗粗、穗形、粒顶色、穗轴色、穗行数和籽粒排列形式),应用多性状整体控制单一比较法分析品种特异性。【结果】穗长、穗粗和穗行数的图像处理误差分别为6.2%、1.6%和0.66%。果穗的穗缘角(穗形)在0～2.22°之间变化,各品种穗行角(籽粒排列形式)均值在89.4°～90.7°之间。穗形等4个质量或假质量性状成功转换为数量性状,信息量随之增加。籽粒顶端颜色在果穗间和果穗侧面间的差异都极其微小,其它性状的果穗侧面间差异与果穗间差异相当或者更小。图像处理容易获得同源样品的更多形态性状,可能导致品种伪差异的风险升高。【结论】图像处理具有客观、高效、低成本地采集和数量化玉米果穗DUS性状和其它更多性状的能力,结合多性状整体控制单一比较法等适当的统计分析技术,将在中国的新品种DUS测试中发挥越来越重要的作用。; 赵春明韩仲志杨锦忠李娜娜梁改梅; 关键词：玉米果穗性状图像处理 DUS测试统计分析

基于种子图像处理的大数目玉米品种形态识别被引量：56: 2008年; 玉米种子鉴别是种子质量检验和育种实践的重要内容。为了评价通过图像处理采集种子特征进行大数目品种鉴别的可行性,扫描了193个品种各50粒种子图像,建立和检验了由4大类46个种子形态特征及其组合组成的6种识别模型。大小类、形状类、纹理类、颜色类、后3类组合、全部4类组合等模型的品种检出率分别为25%、33%、39%、95%、95%和95%,平均籽粒拒真率分别为90%、90%、86%、45%、47%和42%,认伪率为92%、92%、88%、46%、48%和43%,且后两个误判率高度正相关（r=0.83^＊＊-0.91^＊＊）。机器视觉检测具有成本和速度上的优势,能够用于大数目玉米品种的真伪鉴定,形状＋纹理＋颜色组合模型最佳,经改进技术识别率可以进一步提高。; 杨锦忠郝建平杜天庆崔福柱桑素平; 关键词：玉米图像处理种子形态

玉米果穗图像单一特征的品种鉴别力评价被引量：23: 2011年; 寻找新的果穗性状并评价它们单独鉴别品种的能力,是玉米新品种特异性、一致性和稳定性(DUS)测试研究的重要内容。采集了4个品种各50个果穗的RGB图像,用图像处理法提取了4大类形态特征共计145个性状,逐一性状对品种进行判别分析,以性状的品种识别率表示性状鉴别品种的能力大小。单一性状的品种识别率变化在0.244～0.634之间,在前17个高鉴别力性状中,果穗长宽比等具有与指南性状同等的甚至更高的品种区分能力。单一性状的广义遗传力一般都小于0.66,且与鉴别力高度一致(y=0.29+0.44x,r=0.897,P<0.01)。总体上,四大属性的鉴别力从大到小依次为形状类>纹理类>颜色类>大小类。从受试的145个特征中筛选出许多具有较高品种鉴别能力的性状,可望应用于玉米新品种DUS测试工作。; 杨锦忠张洪生郝建平杜天庆崔福柱李娜娜梁改梅; 关键词：玉米图像处理 DUS测试

逆境下玉米果穗形状及其与产量的关系被引量：4: 2011年; 为量化玉米果穗形状并明确逆境对其生长的影响,借助图像处理,用矩形度（E）、体积差（V）、纵向质心（L）、偏轴距（T）和球体度（S）分别表示矩形相似性、体积均等性、纵向及横向对称性和圆球相似性,对2种生长条件、2个玉米品种和2种去叶处理的试验结果进行聚类、典型变量和方差分析.结果表明：在吐丝后2周内形状变化明显,E（0.72~0.78）和S（0.40~0.48）上升,L（0.56~0.51）、T（0.02~0.01）和V（0.25~0.21）下降,以后各特征都趋于稳定.逆境（高种植密度,不施肥）使成熟期的E降低了4.5%,V扩大了17.7%,它们与穗长和穗粗结合,能够解释产量变化的87%~97%.纵观玉米果穗生长全过程,L、V和S3个形状参数对逆境较敏感,可作为逆境胁迫的量化指标.; 李娜娜杨锦忠郝建平; 关键词：玉米逆境胁迫图像处理

玉米图像处理技术及其评价初探被引量：5: 2009年; 研究玉米籽粒、幼苗、成株、果穗的图像处理技术,初步建立了40余性状的测定技术体系。与常规方法相比,图像处理在速度与效率、准确与客观、深度与广度上优势明显,易于智能化和自动化,将在玉米栽培领域发挥越来越重要的作用。; 杨锦忠郝建平杜天庆崔福柱梁淑敏; 关键词：玉米图像处理器官植株

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山西省回国留学人员科研经费资助项目(2003049)