[发明专利]基于块标记的病害感兴趣区域提取方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及农业工程，具体涉及一种基于块标记的病害感兴趣区域提取方法及系统。

背景技术

随着计算机软硬件性能的提高以及机器视觉技术的进步，利用机器视觉实现病害自动识别已受到广泛关注，并广泛地应用于植保领域。机器视觉技术在农业中的研究起步较晚，其中高效高精度的分割算法是实现自动识别的热点和难点问题。

病害感兴趣区域包括正常叶片区域和病害区域，是衡量病害发病程度的重要依据，也是精确喷药的关键信息。但是在大田环境中，由于环境复杂，光照条件的不确定性，其图像的灰阶范围常常重叠，就会给常用的阈值法等仅基于图像颜色特征的固定标准的分割方法带来一些问题。比如说，由于该类方法很难区分两个区域的颜色差异是由周围光线引起的还是自身就存在颜色差异，所以很可能存在误分割的情况，从而不能准确地提取出病害感兴趣区域。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于块标记的病害感兴趣区域提取方法及系统，可以在大田环境下实现病害感兴趣区域的准确提取。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于块标记的病害感兴趣区域提取方法，其特征在于，该方法包括：

在原图像的灰度图像中通过提取边缘特征将图像分为若干个块；

在原图像的彩色图像中将从所述若干个块中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的块，划分到病害感兴趣区域中；

基于原图像获取区分病害感兴趣区域与非病害感兴趣区域的二值图像；

基于距离变换和分水岭变换将所述二值图像中的非病害感兴趣区域分割为若干个区域；

在原图像的彩色图像中将从所述若干个区域中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的区域，划分到病害感兴趣区域中。

优选地，所述在原图像的灰度图像中通过提取边缘特征将图像分为若干个块包括：

将原图像转换为灰度图像；

在所述灰度图像中提取边缘点；

将所述边缘点组合为若干个连通分量，使所有互为八邻域点的两个边缘点都属于同一个连通分量；

将所述连通分量组合为若干个块边界，使所有位置关系满足预定条件的连通分量都属于同一个块边界；

按所述块边界将图像分为若干个块。

优选地，所述预定条件包括两个连通分量中相距最近的两个边缘点之间相距的像素数，小于两连通分量中边缘点数较小者的边缘点数的一半。

优选地，在所述按所述块边界将图像分为若干个块步骤之前，进一步包括将所围面积小于预定噪声阈值的块边界从图像中除去。

优选地，所述按所述块边界将图像分为若干个块包括：

获取所有块边界组成图形的外接矩形；

将每一个由所述外接矩形与所有块边界围成的四连通区域视作一个单独的块；

将原图像中在所述外接矩形之外的部分视作一个单独的块。

优选地，所述将从所述若干个块中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的块，划分到病害感兴趣区域中包括当处理对象为绿色叶片的植物时，计算每个所述块中超绿像素点与超黄像素点所占的比例之和，并将所述比例之和大于预定值的块判定为符合病害感兴趣区域颜色特征的块，划分到病害感兴趣区域中。

优选地，所述将从所述若干个区域中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的区域，划分到病害感兴趣区域中包括在处理对象为绿色叶片的植物时，计算每个所述区域中超绿像素点与超黄像素点所占的比例之和，并将所述比例之和大于预定值的区域判定为符合病害感兴趣区域颜色特征的区域，划分到病害感兴趣区域中。

一种基于块标记的病害感兴趣区域提取系统，其特征在于，该系统包括：

块划分模块，用于在原图像的灰度图像中通过提取边缘特征将图像分为若干个块；

块提取模块，用于在原图像的彩色图像中将从所述若干个块中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的块，划分到病害感兴趣区域中；

二值图像获取模块，用于基于原图像获取区分病害感兴趣区域与非病害感兴趣区域的二值图像；

区域分割模块，用于基于距离变换和分水岭变换将所述二值图像中的非病害感兴趣区域分割为若干个区域；

区域提取模块，用于在原图像的彩色图像中将从所述若干个区域中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的区域，划分到病害感兴趣区域中。

优选地，所述块划分模块包括：

灰度转换单元，用于将原图像转换为灰度图像；