[发明专利]油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法、装置及系统

权利要求书

1.一种油菜叶片及菌核病斑形态同步测量的方法，其特征在于，该方法包括步骤：

采集感染菌核病的油菜叶片图像；

将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数；

提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度；

提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度；

计算菌核病斑所占整个油菜叶的比例；

所述提取油菜叶图像，计算油菜叶面积、叶长度和叶宽度，包括：

对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波；

获取所述的中值滤波后彩色图像的绿色分量的直方图，根据绿色分量直方图，获得前景叶片图像；

对所述的前景叶片图像进行灰度化，选取最佳阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；

采用腐蚀、膨胀、先腐蚀后膨胀的形态学处理方法对获得的二值图像进行处理，获取叶片完整连通区域；

对连通区域进行轮廓提取，并根据轮廓面积大小比较获得最大面积轮廓，并将最大面积轮廓之外的像素值置零，获取油菜叶片区域的轮廓；

应用漫水填充算法对油菜叶片区域轮廓中的孔洞进行填充，获得平滑、完整的油菜叶片轮廓；

统计整个油菜叶片所占的像素点的个数；

应用最小外接矩形法，计算油菜叶片的长和宽所占的像素数；

根据单位面积和单位长度所占的像素数，计算出油菜叶片的叶面积、叶长度和叶宽度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将采集的图像分割获取背景网格图像，计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括：

对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格图像；

对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像；

对获取的单纯的网格图像进行细化；

计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对采集的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行颜色空间变换，提取背景网格图像，包括：

对采集到的图像进行5*5中值滤波；

对中值滤波后的图像进行颜色空间变换，图像由RGB空间转换为HSL空间；

获取所述的HSL空间图像的H、S、L三个分量的直方图，综合根据三个分量的直方图，分割获得背景网格图像；

将图像由HSL空间转换为RGB空间彩色图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对背景网格图像进行形态学处理，并采用最小外接矩形法获取单纯的网格图像，包括：

对背景网格图像进行5*5中值滤波；

对背景网格图像进行灰度化，采用最佳阈值法，选取阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；

对所述二值图像取反；

采用膨胀、腐蚀、膨胀与腐蚀相结合的形态学处理方法对所述取反后的图像进行处理，使得图像中的前景叶片的部分形成一个完整的连通区域；

根据所述连通区域，找出叶片的部分所在的最大连通区域的最小外接矩形，利用最小外接矩形去除叶片区域，得到单纯的网格图像；

对所述网格图像取反。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对获取的单纯的网格图像进行细化，包括：

对所述的单纯的网格图像进行距离变换，确定骨架点的候选点；

对所述候选点进行规则约束，通过骨架生长得到单像素宽度骨架。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算单位网格所占的像素数和单位长度所占的像素数，包括：

对所述细化后的图像进行轮廓提取；

获取所有的网格数和所有的网格区域所占的像素数；

利用所有的网格区域所占的像素数除以所有的网格数，得到单位网格所占的像素数；

将单位网格所占的像素数取平方根，得到单位长度所占的像素数。

7.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述的提取菌核病斑图像，计算菌核病斑的面积、长度和宽度，包括：

对采集到的油菜叶片图像进行5*5中值滤波；

获取所述的中值滤波后彩色图像的R、G、B的直方图，根据直方图初步获得病斑图像；

对所述的病斑图像进行灰度化，并选取最佳阈值对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；

采用先腐蚀后膨胀的形态学处理方法对获得的二值图像进行处理，获得病斑前景图像，并计算出病斑所占的像素点个数；

根据所述病斑前景图像，求出病斑的最小外接矩形，并计算出病斑的长和宽所占的像素数；

根据单位面积和单位长度所占的像素数，计算出病斑的面积、长度和宽度。