王浩云 肖海鸿 马仕航 陈 玲 王江波 徐焕良

(1.南京农业大学人工智能学院， 南京 210095; 2.中国移动通讯集团上海有限公司， 上海 200060;3.塔里木大学植物科学学院， 阿拉尔 843300)

0 引言

植物表型是指受基因和环境决定或影响的复杂植物性状，包括生长、发育、耐性、抗性、生理、结构和产量等[1]。植物叶片是植物外在形态的重要组成部分，同时也是植物进行生理功能运作的主要器官[2]。叶片几何参数不仅是植物生长发育、产量形成和品种特性的重要指标，也是对作物进行合理栽培管理以及病虫害发生检测的重要依据[3]。因此，准确测量叶片的长、宽、叶面积等几何参数，对了解作物生长状况和指导作物育种、栽培等具有重要意义。

传统的接触式手工测量方法存在操作繁琐、效率低、误差较大的缺点[4]。随着硬件技术的不断进步，非接触式测量方法研究，如基于图像的表型特征提取方法和基于点云的三维建模和测量方法等受到越来越多的关注。文献[5]采用非接触式的视觉图像处理技术对大枣的表型参数进行提取。文献[6]采用双目立体视觉技术，以图像方法重建玉米果穗三维造型，并进行可视化输出，对果穗三维形态进行测量比较，但人工进行相机标定比较复杂。文献[7]采用运动恢复结构(Structure from motion，SFM)和多视角立体视觉(Multiple view stereo，MVS)相结合，基于多角度图像序列对生长前期的植株进行三维重建，对植株叶片进行建模分析，并进行三维测量。该方法根据图像序列之间的约束关系建立物体点三维坐标、摄像机参数、图像匹配点之间的大型非线性系统，虽然能够进行相机的自动标定，但是进行迭代求解时计算量较大。……