叶片图像特征提取及其数量性状关联分析文献综述

叶片作为植物进行光合作用和transpiration的主要器官，蕴含着丰富的形态结构和生理生态信息。

叶片图像作为一种便捷、直观的植物表型数据，为研究植物生长发育、胁迫响应以及遗传变异等方面提供了新的途径。

近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，基于叶片图像的特征提取和数量性状关联分析已成为研究热点。

本文综述了叶片图像特征提取及其数量性状关联分析的研究进展，包括图像预处理、特征提取方法、数量性状测量以及关联分析方法等方面，并对现有方法的优缺点进行了比较和分析。

最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望，旨在为植物表型组学研究提供参考。

关键词：叶片图像；特征提取；数量性状；关联分析；植物表型组学

1.1叶片图像叶片图像是指通过数码相机、扫描仪等设备获取的植物叶片二维数字图像，其包含了叶片的颜色、形状、纹理等信息，可用于植物种类识别、病虫害检测、生长状况监测等方面。

1.2特征提取特征提取是指从原始图像数据中提取出具有代表性的特征信息的过程，其目的是用更简洁、高效的方式表示图像内容，以便于后续的分析和处理。

常用的叶片图像特征包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。

1.3数量性状数量性状是指能够用数值来表示的植物性状，例如叶面积、叶片长度、叶片宽度、叶柄长度等。