[发明专利]网纹甜瓜果实表型提取与量化方法

权利要求书

1.一种网纹甜瓜表型提取和量化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1.在网纹甜瓜温室自然生长环境中，采用参照物法利用RGB-D视觉传感器采集网纹甜瓜果实的RGB图像和深度图像，并对采集到的RGB图像进行预处理；

S2.对预处理后的RGB图像进行分割，获取参照物图像和果实图像，并计算参照物图像的像素长度比；

S3.基于深度图像分割出果实轮廓，利用果实轮廓和步骤S1计算出的像素长度比，计算得到果实的形状特征参数：纵径、横径、横截面积；

S4.利用深度图像中获得的果实轮廓信息，在预处理后的RGB图像中获取果实RGB图像区域；

S5.针对果实RGB图像区域，利用颜色空间转换生成HSI图像，获取颜色特征参数H和S，基于果实RGB图像区域，用网纹覆盖率、灰度共生矩阵参数、以及多分形维数参数，量化甜瓜网纹特征。

2.如权利要求1所述的网纹甜瓜表型提取和量化方法，其特征在于，采用参照物法采集网纹甜瓜果实的RGB图像和深度图像的参照标准为1.5cm*1.5cm的红色纸板，将所述红色纸板挂在果实的瓜梗上与果实一同进行图像的采集。

3.如权利要求1所述的网纹甜瓜表型提取和量化方法，其特征在于，步骤S1中的所述预处理具体包括如下步骤：

对采集到的RGB图像进行双边滤波和中值滤波以去除噪声。

4.如权利要求1所述的网纹甜瓜表型提取和量化方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：

S2.1基于预处理后的RGB图像，提取2R-G-B色差图，用Ostu阈值分割，提取所述预处理后的RGB图像中大于设定门限值的对象点，并对所述对象点进行二值化；

S2.2根据步骤S2.1处理后的图像中连通域的大小，对参照物和甜瓜果实进行分离，得到参照物图像；

S2.3统计参照物图像的像素个数，并将统计得到的像素个数开方除以1.5，获得参照物图像的像素长度比。

5.如权利要求1所述的网纹甜瓜表型提取与量化方法，其特征在于，步骤S3具体包括如下步骤：

S3.1基于深度图像，对深度景深数据做直方图，根据直方图确定阈值区间，分割出果实初始轮廓；

S3.2对果实初始轮廓进行轮廓探测操作，并进行高斯滤波，进行K均值聚类处理，得到果实轮廓。

S3.3利用所述的果实轮廓和步骤S1计算出的像素长度比，计算得到果实的形状特征参数：纵径、横径、横截面积。

6.如权利要求1所述的网纹甜瓜提取与量化方法，其特征在于，步骤S5具体包括如下步骤：

S5.1基于所述果实RGB图像区域进行颜色空间转换，将果实RGB图像区域转换为HSI图像，提取颜色特征参数H和S；

S5.2将果实RGB图像区域，滤波，转换为二值图像，计算网纹覆盖率；

S5.3将果实RGB图像区域灰度化，利用灰度共生矩阵，计算甜瓜网纹纹理在0°方向、45°方向、90°方向和135°方向上的灰度共生矩阵的三个纹理特征参量：角二阶矩、熵、对比度,然后将四个方向上的纹理特征参量求平均值；利用多分形维数计算多分形维数参数容量维数D₀，信息熵维数D₁，关联维数D₂和间隙度L；将颜色特征参数H和S、甜瓜网纹纹理的灰度共生矩阵参数和多分形维数参数D₀，D₁，D₂和间隙度L作为输入，根据模糊神经网络，对网纹甜瓜的生长阶段、成熟期表皮是否变黄、果实是否开裂、表皮是否双色、网纹分布情况、有无皱皮进行判断，确定生长期及成熟期的生长状况，其中，灰度共生矩阵参数包括角二阶矩、熵、对比度。