[发明专利]基于图像识别的茶叶鲜叶分叉数量识别方法在审
申请号: | 201410607726.1 | 申请日: | 2014-11-03 |
公开(公告)号: | CN104331702A | 公开(公告)日: | 2015-02-04 |
发明(设计)人: | 黄辉 | 申请(专利权)人: | 黄辉 |
主分类号: | G06K9/60 | 分类号: | G06K9/60 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 318020 浙江省台州市黄岩区嘉木路288*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 识别 茶叶 分叉 数量 方法 | ||
1.一种基于图像识别的茶叶鲜叶分叉数量识别方法,其特征在于:包括采摘茶叶并选取图像背景,所述的图像背景为单色且不同于茶叶颜色。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的茶叶鲜叶分叉数量识别方法,其特征在于:该方法至少包括以下步骤:
步骤1:采集采摘的茶叶鲜叶的图像;
步骤2:对采集的图像进行高斯低通滤波处理,滤除图像中的噪声,获得茶叶轮廓边缘平滑的图像;
步骤3:以像素为单位,计算每个像素点红色值减去蓝色值的绝对值,记作红蓝色差值;
步骤4:对红蓝色差值进行阈值比较,获得茶叶鲜叶的二值图像;
步骤5:计算茶叶鲜叶的骨架细化图像;
步骤6:在整幅骨架细化图像中,逐个像素点查找像素值为1的点,记录该像素点的水平和垂直坐标值;
步骤7:根据记录下的水平和垂直坐标值所对应的像素点,按像素点进行八方向链码计算,对链码值进行累加,当链码值累加和大于2时,记录当前像素点的水平坐标值;当链码值累加和不大于2时不记录;
步骤8:对水平坐标值通过冒泡排序方法进行由小到大排序;
步骤9:依次对由小到大排序的水平坐标值计算后一个数减去前一个数的值,如果该值大于2时,则表示找到新一个分叉节点;对查找到的分叉节点进行累计,最后得到图像的总分叉节点数量。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的茶叶鲜叶分叉数量识别方法,其特征在于:在所述的步骤4中,所述的阈值取为0.1,如果红蓝色差值大于0.1时,将对应的像素点值设置为1,如果红蓝色差值小于等于0.1时,将对应的像素点值设置为0。
4.根据权利要求2所述的基于图像识别的茶叶鲜叶分叉数量识别方法,其特征在于:在所述的步骤5中,通过Zhang-Suen方法,在第一轮子迭代中,如果以下4个条件全部为真,那么像素I(i,j)就会被删除:
条件1:这个像素的连通数为1;
条件2:至少有两个黑色的邻居,但是不多于6个;
条件3:I(i,j+1)、I(i-1,j)和I(i,j-1)中至少有一个为背景;
条件4:I(i-1,j)、I(i+1,j)和I(i,j-1)中至少有一个为背景;
在第一轮子迭代之后,标记的像素I(i,j)被删除;
步骤5.1:在第二轮子迭代中,如果以下4个条件全部为真,那么像素I(i,j)就会被删除:
条件1:这个像素的连通数为1;
条件2:至少有两个黑色的邻居,但是不多于6个;
条件3:I(i-1,j)、I(i-1,j)和I(i+1,j)中至少有一个为背景;
条件4:I(i,j+1)、I(i+1,j)和I(i,j-1)中至少有一个为背景;
在第二轮子迭代之后,标记的像素也被删除;如果在第一轮和第二轮子迭代的最后都没有像素被删除,则骨架构造完成。
5.根据权利要求2所述的基于图像识别的茶叶鲜叶分叉数量识别方法,其特征在于:在所述的步骤8中,所述的冒泡排序方法包括如下步骤:
步骤8.1:比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,就互换第一个和第二个;
步骤8.2:对每一对相邻元素重复步骤8.1,从开始第一对到结尾的最后一对;
步骤8.3:针对所有的元素重复以上的步骤,除了步骤8.2中比较的最后一个;
步骤8.4:持续每次对越来越少的元素重复步骤8.1-步骤8.3,直到没有任何一对数字需要比较。
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