[发明专利]一种重叠叶片图像的分割方法

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取；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。

主权项

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；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]；(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]；(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。