[发明专利]一种基于小波变换及最大类间方差的农田图像分割方法

权利要求书

1.一种基于小波变换及最大类间方差的农田图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)摄像机采集RGB空间的农田图像；

(2)将采集的RGB空间的农田图像转换到HIS空间；

(3)将步骤(2)得到的HIS空间的H分量图像和S分量图像融合成图像HS，进行小波多分辨率分解，初步进行作物所在小波分解层的判定；

(4)依据管理期作物按作物行排列的规律性进一步判定主要作物信息所在的小波分解层；

(5)针对作物层进行两次OTSU分割，获取最终的分割图像；

所述步骤(5)中对作物层进行两次OTSU分割的步骤为：

(5.1)对选择的作物层进行第一次OTSU分割，分割过程中将小于选定阈值的像素值直接置0，大于等于选定阈值的像素值保留；

(5.2)对第一次OTSU分割后的作物层图像进行第二次分割，小于选定阈值的像素值置0；大于等于选定阈值的像素值置为255；

(5.3)对进行了两次OTSU分割的图像采用21×21大小的正方形结构元依次进行形态学的闭、开运算。

2.根据权利要求1所述的一种基于小波变换及最大类间方差的农田图像分割方法，其特征在于，所述步骤(3)中将H分量和S分量融合成图像HS的方式为：HS＝0.5×H+0.5×S；对融合后的图像进行作物所在小波分解层的判定步骤及方式为：

(3.1)对融合后的图像HS进行小波多分辨率分解；

(3.2)依据如下所示公式(1)、(2)计算小波分解后，除最高频细节信息所在的层外的各细节层频率总量；

C_l＝C_lh+C_ld+C_lv(1)

式中l为小波多分辨率分解的第l层，h为l层水平分解系数图像，d为l层对角分解系数图像，v为l层垂直分解系数图像，C_lh为l层水平分解系数图像的频率，C_ld为l层对角分解系数图像的频率，C_lv为l层垂直分解系数图像的频率，式(1)中的C_lx(x＝h,d,v)，由式(2)获得：

$C_{lx}=\frac{1}{M\×N}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{f}_{lx}{(i,j)}^2---\left(2\right)$

式(2)中M×N为小波多分辨率分解第l层各方向子图像的大小，f_lx(i,j)为坐标点(i,j)处的小波多分辨率分解系数；

(3.3)按计算的频率总量由高到低排序，选择频率总量最高的3层作为待定作物层。

3.根据权利要求1所述的一种基于小波变换及最大类间方差的农田图像分割方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：依次验证频率总量最高的3层是否存在作物行交替，如果有则选择作物行交替最明显的作为作物所在小波分解层，如果没有则选择频率总量最多的作为作物所在小波分解层，具体验证方法为：对图像行上的小波分解系数依次用后面的系数减前面的系数，为正表示递增用1表示，为负表示递减用2表示，0表示平坦区域，然后将这些数据按出现的先后顺序排列，统计这组数据各部分连续出现的1及连续出现的2的长度，然后求长度的平均值，对小于平均值的长度进行如下操作：只要这部分1或2的一侧和0相邻就变为0；如果两侧都不是0，则将1、2互变；然后对0操作，如果0序列的两侧数字相同，则将0变为这个数字，如果两侧数字不同，则将0尽量等分两份，距离1近的那份全变1，距离2近的那份全变2；统计处理后的数据中连续出现的各部分1和2的长度，找出长度最大值，所有长度除以最大值进行归一化，然后计算这一组数据的方差δ；对相应层的垂直小波分解系数的所有行进行上述计算，如果δ小于0.2的行数达到1/3以上，则确定为候选作物层；否则直接选择频率总量最多的小波层作为作物层。