[发明专利]一种蝗虫计数方法及装置

权利要求书

1.一种蝗虫计数方法，其特征在于，包括：

S1，使用Meanshift算法对蝗虫图像进行聚类，对聚类后的所述蝗虫图像进行二值化处理，获取所述蝗虫图像中的各目标连通区域；

S2，判断所述各目标连通区域是单体区域还是粘连区域，对所述粘连区域进行分割；

S3，将所述单体区域的个数和所述粘连区域分割后的区域个数相加，获取所述蝗虫图像中蝗虫的个数。

2.根据权利要求1所述的蝗虫计数方法，其特征在于，所述步骤S1前还包括：

使用装载滤波片的图像获取装置获取原始蝗虫图像；

使用中值滤波算法对所述原始蝗虫图像进行预处理。

3.根据权利要求1或2所述的蝗虫计数方法，其特征在于，所述步骤S1中对聚类后的所述蝗虫图像进行二值化处理，获取所述蝗虫图像中的各目标连通区域的步骤具体包括：

将聚类后的所述蝗虫图像转化为灰度图像，获取所述灰度图像的直方图；

选取所述直方图的双峰之间谷底位置的灰度值作为灰度阈值，根据所述灰度阈值对所述灰度图像进行阈值化处理；

根据阈值化处理的结果，获取所述蝗虫图像中的各目标连通区域。

4.根据权利要求1或2所述的蝗虫计数方法，其特征在于，所述步骤S1和S2之间还包括：

对所述各目标连通区域进行腐蚀或膨胀处理。

5.根据权利要求1或2所述的蝗虫计数方法，其特征在于，所述步骤S2中判断所述各目标连通区域是单体区域还是粘连区域的步骤具体包括：

根据所述各目标连通区域的面积和周长，获取所述各目标连通区域的形状因子；

根据所述各目标连通区域的形状因子，获取形状因子阈值；

根据所述形状因子阈值和预设面积阈值，判断所述各目标连通区域是单体区域还是粘连区域。

6.根据权利要求5所述的蝗虫计数方法，其特征在于，所述各目标连通区域的形状因子SF通过下式获取：

其中，A表示所述目标连通区域的面积，C表示所述目标连通区域的周长。

7.根据权利要求5所述的蝗虫计数方法，其特征在于，根据所述形状因子阈值和预设面积阈值，判断所述各目标连通区域是单体区域还是粘连区域的步骤具体包括：

当所述目标连通区域的形状因子大于所述形状因子阈值且所述目标连通区域的面积小于所述预设面积阈值时，所述目标连通区域为单体区域；

当所述目标连通区域的形状因子小于或等于所述形状因子阈值且所述目标连通区域的面积大于或等于所述预设面积阈值时，所述目标连通区域为粘连区域。

8.根据权利要求1或2所述的蝗虫计数方法，其特征在于，所述步骤S2中对所述粘连区域进行分割的步骤具体包括：

S21，对于每个粘连区域，从该粘连区域中选择一个像素作为种子像素，将所述种子作为一个新区域；

S22，计算所述种子像素与所述种子像素的各邻域之间的灰度差值，将小于预设差值阈值的所述灰度差值对应的邻域作为种子像素合并到选择的种子像素所在的新区域；

S23，迭代执行步骤S22，直到对于所述每个种子像素，该种子像素与该种子像素的各邻域之间的灰度差值均大于或等于所述预设差值阈值；

S24，对于该粘连区域中剩余的像素，迭代执行步骤S21-S23，直到该粘连区域中的每个像素都被划分到新区域。

9.一种蝗虫计数装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于使用Meanshift算法对蝗虫图像进行聚类，对聚类后的所述蝗虫图像进行二值化处理，获取所述蝗虫图像中的目标连通区域；

分割单元，用于判断所述各目标连通区域是单体区域还是粘连区域，对所述各粘连区域进行分割；

计数单元，用于将所述单体区域的个数和所述各粘连区域分割后的区域个数相加，获取所述蝗虫图像中蝗虫的个数。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至8任一所述的方法。