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    重庆时时彩分析软件下载: 一种重叠叶片图像的分割方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611019028.5

    申请日:

    2016.11.15

    公开号:

    CN106683098A

    公开日:

    2017.05.17

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/11申请日:20161115|||公开
    IPC分类号: G06T7/11(2017.01)I; G06T7/187(2017.01)I; G06T7/194(2017.01)I 主分类号: G06T7/11
    申请人: 北京农业信息技术研究中心
    发明人: 王志彬; 王开义; 刘忠强; 潘守慧; 韩焱云; 杨锋
    地址: 100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107
    优先权:
    专利代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王文君
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611019028.5

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2017.05.17

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种重叠叶片图像的分割方法,包括:从图像采集设备中获取包含作物重叠叶片的彩色图像,对其进行归一化;提取图像的绿色颜色特征,除去非绿色背景;利用Chan??Vese模型进行目标叶片的轮廓提??;利用Sobel算子进行目标叶片的边缘检测;将轮廓提取结果和边缘检测结果进行融合,实现重叠叶片的准确分割,提取出目标叶片。本发明能够实现对重叠的作物叶片准确、完整地分割,为后续叶片病害的识别奠定基础,也为农作物叶片分割领域提供新的方法和技术。

    权利要求书

    1.一种重叠叶片图像的分割方法,其特征在于,包括如下步骤:
    S1:从图像采集设备中获取包含作物重叠叶片的彩色图像I1,对所述彩色图像进行归一
    化处理形成彩色图像I2;
    S2:提取所述彩色图像I2中的颜色特征,利用颜色特征去除所述彩色图像I2中的非绿色
    背景区域,形成灰度图像I3;
    S3:利用Chan-Vese模型对所述灰度图像I3进行轮廓检测,提取出目标叶片的大致轮廓,
    形成图像Icv;
    S4:利用Sobel算子对所述灰度图像I3进行边缘检测,提取出目标叶片的精确边缘,形成
    图像Is;
    S5:将所述图像Icv和图像Is进行融合,即实现了重叠叶片的准确分割,提取得到目标
    叶片。
    2.根据权利要求1所述的分割方法,其特征在于:步骤S1中,所述归一化处理采用双线
    性差值方法。
    3.根据权利要求1所述的分割方法,其特征在于:步骤S2中,通过如下步骤去除所述彩
    色图像I2中的非绿色背景区域:
    (2.1)提取所述彩色图像I2的红色、绿色、蓝色三个颜色通道上的子图像Ir,Ig,Ib;
    (2.2)根据绿色颜色特征,按照公式(1)对图像Ig进行阈值化处理:

    其中,θ1是绿色与红色之间的阈值,其值范围为(0,20],θ2是绿色与蓝色之间的阈值,其
    值范围为(0,20];
    (2.3)对Iexcg中面积小于θ3的空洞进行修复,其中θ3的范围为(0,I1面积的10%]。
    4.根据权利要求1-3任一项所述的分割方法,其特征在于,步骤S3中,利用Chan-Vese模
    型进行轮廓检测,包括如下步骤:
    (3.1)以所述灰度图像I3的中心点为初始分割点,并以所述灰度图像I3最大宽度或高度
    的1/5为初始分割半径;其中,所述中心点为图像的(L/2,H/2)处,L、H分别为图像的宽度和
    高度,单位为像素;
    (3.2)利用Chan-Vese模型对所述灰度图像I3进行轮廓检测;
    (3.3)计算检测结果中曲线的曲率,当曲率在T次检测结果内稳定时,则退出Chan-Vese
    模型的检测,否则重新进行步骤(3.2)~(3.3),其中,T的范围为(0,30];
    (3.4)对Chan-Vese检测结果中面积小于θ3的空洞进行修复,形成轮廓图像Icv,其中θ3
    的范围为(0,I1面积的10%]。
    5.根据权利要求1-4任一项所述的分割方法,其特征在于,步骤S4中,利用Sobel算子进
    行边缘检测包括如下步骤:
    (4.1)利用Sobel算子按公式(2)对灰度图像I3进行边缘检测,

    其中,Gx和Gy分别是水平和垂直方向上的梯度值;
    (4.2)利用最大类间方差法对图像gr进行阈值化,形成最大值为1、最小值为0的二值图
    像;
    (4.3)利用叶脉提取方法,去除所述二值图像中的叶脉边缘;
    (4.4)去除步骤(4.3)得到的二值图像中的空洞区域;
    (4.5)对步骤(4.4)得到的图像为1的区域进行4邻域增强,形成边缘检测结果Is。
    6.根据权利要求1-5任一项所述的分割方法,其特征在于,步骤S5中,所述融合包括如
    下步骤:
    (5.1)在所述图像Icv上,以所述图像Icv的中心点为初始分割点,计算初始分割点到分
    割轮廓边缘上的最小距离r;
    (5.2)在所述图像Is上,以所述图像Is的中心点为初始分割点,并以初始分割点为中
    心,以r为半径,去掉圆内所有的边缘,形成图像Ism;
    (5.3)在Ism图像上,其对应结果为1的位置点,则在图像Icv上置0,形成图像Icvm;
    (5.4)在图像Icvm上,提取图像中最大的轮廓区域所包含的所有像素,形成图像Icvc,
    并记录最大轮廓上所有边界点的位置boundary;
    (5.5)在图像Icvc上,根据公式(3)计算Icv图像中的像素点所对应的位置与boundary
    中的边界点的位置的距离,

    其中,Icv(x)、Icv(y)分别是像素点Icv(x,y)所对应的坐标值,b(x)、b(y)是边界点
    boundary(x,y),所对应的位置;
    当Dis(x,y)<θ4时,则将该像素添加到图像Icvm上,其中θ4的范围为(0,L/2],其值可根
    据具体应用而进行设定,如θ4=50;
    (5.6)在图像Icvc上,根据公式(4)计算Is图像中的像素点所对应的位置与boundary中
    的边界点的位置的距离,

    其中,Is(x)、Is(y)分别是像素点Is(x,y)所对应的坐标值,b(x)、b(y)是边界点
    boundary(x,y)所对应的位置;
    当Dis(x,y)<θ5时,则将该像素添加到图像Icvm上,其中θ5的范围为(0,L/2],其值可根
    据具体应用而进行设定,如θ5=50;
    (5.7)在图像Icvm上,去除图像中面积过小的空洞,提取图像中最大的轮廓区域,即为
    目标叶片区域;
    其中,步骤(5.1)和(5.2)中,所述中心点为图像的(L/2,H/2)处,L、H分别为图像的宽度
    和高度,单位为像素。

    关 键 词:
    一种 重叠 叶片 图像 分割 方法
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