植物叶片偏振图像的信息提取方法研究

作     者：陈志坚 

作者单位：西安理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：汪丽;徐翔;蒋晋豫

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：偏振探测 斯托克斯 穆勒矩阵 反射与散射 灰度共生矩阵 植物健康状态 

摘      要：目前,偏振探测技术对植物的检测大多局限于简单的偏振度、偏振反射比等参数,参数提取较为浅显。受限于植物种类、形状以及特征的多样性,偏振探测技术的探测手段、信息提取方法不具有普适性。因此,本文设计并搭建了基于Stokes矢量与Mueller矩阵的两套偏振探测系统,进一步提取偏振参数,研究了遭受不同病害叶片的偏振信息提取方法。通过获取不同的偏振参数,对叶片的病变区域进行偏振特征提取,以实现叶片病变特征的准确识别。最终发现,基于Stokes矢量的偏振探测系统能够初步实现对阔叶叶片病害区域的区分,但系统精度不高、获取信息量较少;而基于Mueller矩阵的偏振探测系统能够获取较为精细的信息,在实现阔叶叶片病害特征识别的同时,还能实现针叶叶片病害特征的有效识别。 首先,本文自主搭建了透射式的Stokes矢量偏振探测系统,该系统探测速度快、不受漫反射影响。在获取叶片透射光的Stokes矢量后,通过进一步计算偏振差、偏振均匀度等参数,对各类叶片的偏振信息提取方法进行了系统研究,实现了叶片病变区域的清晰识别。为了更加深入的探究叶片偏振信息的提取方法以及影响因素,本文提取了不同偏振光入射下叶片以及叶脉的偏振信息。最终在选定入射光偏振态的情况下,提取不同病害叶片的偏振信息:1)相较于圆偏振光,线偏振光入射时,叶片的退偏程度更低,此时叶片的偏振图像的对比度更高;2)当线偏振光角度与叶脉角度一致时,叶脉的偏振均匀度为极大值;3)不同种类病害的叶片病变区域对偏振影响不同:患有白粉病的叶片,其病变区域的偏振均匀度低于健康区域;患有叶斑病与炭疽病叶片,其病变区域的偏振均匀度高于健康区域。通过获取叶片的偏振均匀度图像,初步实现了叶片病变区域与健康区域的有效区分。 其次,由于Mueller矩阵较Stokes矢量携带更多的偏振信息,因此对Mueller矩阵偏振信息的提取方法研究显得尤为重要。本文利用反射式的Mueller矩阵偏振探测系统获取叶片的Mueller矩阵,进而提取叶片的退偏特性、衰减特性以及各向异性等偏振参数,以确定能够表征叶片病害特征的特异性偏振参数。最终利用灰度共生矩阵的纹理特征提取技术,对退偏参数图像的纹理特征分析,实现了叶片中健康与病变区域的有效区分。具体研究内容为:1)对系统进行误差分析与校正,将空气矩阵的均方根误差从1.21%降为0.93%;2)获取患有白粉病、叶斑病、炭疽病、松材线虫病叶片的Mueller矩阵图像,发现退偏参数图像初步实现了对不同状态区域的有效区分;3)提取退偏参数图像的纹理特征值,得到病害叶片4种典型纹理特征值的准确区间划分,实现了患病叶片健康区域与病变区域的准确区分。