[发明专利]基于实时在线系统的叶片田间图像边缘提取方法及其系统

权利要求书

1.一种基于实时在线系统的叶片田间图像边缘提取方法，其特征在于，该方法包括步骤：

S1.以包含单个叶片的子区域作为目标图像，对所述子区域附近的分割区域子图进行灰度映射处理；

S2.对经步骤S1处理的图像平滑去噪后，进行基于区域的阈值分割处理和基于梯度的边缘检测分割处理，并进行初步优化处理以获取目标区域，判别所获目标区域是否为叶形目标区域，若是，则执行步骤S5，否则，执行步骤S3；

S3.对经步骤S1处理的图像平滑去噪后，进行基于区域的阈值分割取反处理和基于梯度的边缘检测分割处理，并进行初步优化处理以获取目标区域，判别所获目标区域是否为叶形目标区域，若是，则执行步骤S5，否则，执行步骤S4；

S4.对经步骤S1处理的图像平滑去噪后，进行基于区域的阈值分割及分割取反处理和基于梯度的边缘检测分割处理，并进行初步优化处理以及区域组合，以获取目标区域，判别所获目标区域是否为叶形目标区域，若是，则执行步骤S5，否则，结束或返回步骤S1；

S5.对经步骤S2或S3或S4处理后的图像进行形态学操作的进一步优化处理以及封闭操作，得到边缘闭合的边缘图像。

2.如权利要求1所述的基于实时在线系统的叶片田间图像边缘提取方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：

S1.1分析所述区域子图的直方图，并计算所述直方图中的峰谷所在的灰度值，得到的峰谷值集合R；

S1.2每次取出两个峰谷值，截取所述两个峰谷值所对应的灰度范围，并遍历所有峰谷值；

S1.3使用设定的灰度映射函数，将所截取的局部灰度值范围[a，b]映射到全局上；

其中，所述设定的灰度映射函数为：

G(x,y)=0[0,a)255b-a*[F(x,y)-a]∃[a,b],∀a∈R,∀b∈RG∈[0,255]255(b,255].]]>

其中，F(x，y)为所述区域子图的原图，R为所述峰谷值的集合，且a＜b，G(x，y)为灰度映射后的图像。