[发明专利]一种利用分辨率调整进行图像分割的方法和系统

说明书

本发明涉及数字图像处理技术领域，提供了一种利用分辨率调整进行图像分割的系统和方法，该方法包括：S1.对原始图像进行遍历裁切处理并利用内存判断是否需要适应函数调整，是转S2，否则转S3；S2.对步骤S1处理判断后图像进行适应函数调整处理；S3.对步骤S1中可以直接分割和步骤S2调整处理后的图像进行分割处理；并判断是否完整分割，完整的分割保存入库，转S5，否则转S4；S4.判断是否完成所有适应点的遍历，若是，则丢弃，否则转S2；S5.根据当前待处理样本数据的特征值与图像处理设备的特征值中的极大值的比较结果，更新适应函数。本发明的方法及其系统，通过调整图像分辨率得到完整、封闭、定位准确的目标边界，可以使分割成功率提高85％。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种利用分辨率调整进行图像分割的方法和系统，通过调整图像的分辨率实现图像的完整分割。

背景技术

目前，农业数字化生产管理是农业信息化的重要内容。叶片是植物制造营养物质的重要器官，是植物生长和结果的基础；因此，通过实时获取田间植物的叶片的性状特征参数，判断植物生长状态对农业数字化管理具有重要意义。

众所周知，图像可以简洁、直观的表达客观物体和场景，使得人们可以很容易地从中获取相关信息。基于该特点，图像常被看作是一种强有力的信息传递媒介。其中，数字图像具有包含信息量大、传输速度快、保真度高等优点，已成为我们获取外界信息的主要来源。随着计算机技术的发展，数字图像的采集和应用也得到了极大的重视和长足的发展。在农业信息处理领域，通过现场采集植物叶片图像信息，经过预处理、分割、识别、重建等方法，对叶片信息进行测量提取，有效获得农学性状参数；从而通过叶片纹理形态等的计算可以进一步测定叶片面积、病虫害和叶绿素等参数，达到实时监测生长的目的。由此，通过实时观察分析，可以实现远程控制灌溉施肥等管理环节。

然而，对于数字图像而言，图像的分辨率越高就意味着包含越多的细节信息，数据量就越大。计算机识别系统进行自动识别的主要依据是对图像信息的处理，而图像数据量越庞大，包含的图像信息越多，会导致使用现有的图像分割函数对图像进行分割时，产生边缘细节过多，从而引起图像分割函数对高分辨率图像无法分辨真实目标边缘和伪边缘的现象。因此图像处理过程就会越复杂，处理过程中的累积误差也会越大，最终导致计算机识别结果误差较大。同时，由于图像信息冗余，需要耗费更多的计算机资源，导致识别效率低下。

因此，针对以上不足，需要提供一种适用于植物叶片图像分割处理技术，以对待处理图像信息进行分辨率调整，从而减少误差和不必要的计算，有效提高计算机处理效率。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是解决现有图像分割处理技术中图像分辨率过高、信息冗余，导致的因图像边缘细节过多而引起的图像分割函数对高分辨率图像无法分辨真实目标边缘与伪边缘的分割误差，以及图像内存大而引起的计算机处理效率无法有效提高的缺陷。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种利用分辨率调整进行图像分割的方法和系统，该方法包括以下步骤：

S1.遍历裁切图像处理设备采集到的原始图像，获得包含特定形状的待处理图像，根据所述待处理图像占用的内存大小判断是否需要进行适应性处理，若是，则执行步骤S2，否则，将所述待处理图像作为样本数据，执行步骤S3；