[发明专利]田间自然背景下甘蔗宿根图像分割方法

说明书

本发明公开了一种田间自然背景下甘蔗宿根图像分割方法，其包括如下步骤：步骤一，在蔗地上随机采集若干个彩色的图像样本；步骤二，对图像样本的灰度值进行分析，以获得蔗地中的甘蔗宿根、甘蔗干叶子、杂草、干土以及新土的灰度平均值及之间的关系，并获得把宿根与其他物体区分开来的颜色特征值；步骤三，对图像样本进行SVM分割的训练过程，以获得最优分类函数；步骤四，对待分割图像进行三次分割，其先采用阈值法对待分割图像进行第一次分割，再采用区域分割法对图像进行第二次分割，最后采用SVM分割法对图像进行第三次分割，以获得只含甘蔗宿根信息的图像。本发明能够提高分割准确率、降低分割时间，且能获得完整的甘蔗宿根信息。

技术领域

本发明涉及农作物图像分割方法领域，特别涉及一种田间自然背景下甘蔗宿根图像分割方法。

背景技术

目前，国内在一定程度上实现了甘蔗收割机械化，但机械化收割的便利会导致甘蔗的破头率较高，从而直接影响来年甘蔗的萌芽率和甘蔗产量。因此在对甘蔗进行收割后，需要实时检测甘蔗宿根的破头情况，并根据检测结果实时控制与调节收割机来以降低宿根破头率显得尤为重要。计算机视觉与图像处理技术已在农业有了广泛的应用，而要用图像处理技术来实时检测宿根破头情况，需要先在田间的自然环境下通过相机采集宿根的图像，由于田间环境较复杂，甘蔗收割后，宿根周围除了有土壤之外，还包括甘蔗叶和杂草等，因此采集到的图像中需要进行分割处理，以消除图像中其他背景信息，并尽可能保留宿根信息。

现在常用的宿根图像分割方法有阈值分割和区域分割。阈值分割是根据设定不同的特征阈值，从而把图像的像素值逐一的与阈值进行比较，从而把图像分为类前景和背景两大类；区域分割是根据事先规定的一种相似性准则，并根据该准则提取出若干特征相近的区域，而去除并不相似的区域。但是，由于甘蔗干叶子、干土与宿根的灰度值较为接近，这些方法仍不能很好地把宿根与背景很好地分离出来。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种田间自然背景下甘蔗宿根图像分割方法，从而克服现有的图像分割方法不能很好地把甘蔗的宿根与背景分离出来的缺点。

为实现上述目的，本发明提供了一种田间自然背景下甘蔗宿根图像分割方法，其中，其包括如下步骤：步骤一，在蔗地上随机采集若干个彩色的图像样本，所述图像样本中包括甘蔗宿根及其周围的环境；步骤二，通过对步骤一中采集到的图像样本的灰度值进行分析，以获得蔗地中的甘蔗宿根、甘蔗干叶子、杂草、干土以及新土的灰度平均值和甘蔗宿根、甘蔗干叶子、杂草、干土以及新土这五者的灰度平均值的大小关系，并且获得能够把宿根与其他物体区分开来的颜色特征值；步骤三，对步骤一中采集到的图像样本进行SVM分割的训练过程，以获得对从蔗地上采集到的待分割图像进行SVM分割的最优分类函数；其包括以下过程：首先，从步骤一中采集到的图像样本中获取训练样本集，以建立分割特征库；然后，通过对分割特征库寻找最优分类超平面来获取对从蔗地上采集到的待分割图像进行SVM分割的最优分类函数；以及步骤四，对从蔗地上采集到的待分割图像进行三次分割，以获得甘蔗宿根信息，其包括如下过程：首先，采用阈值法对待分割图像进行第一次分割，以初步消除图像背景中新土与杂草的信息；然后，采用区域分割法对通过阈值法分割出来的图像进行第二次分割，以完全消除背景中新土信息，使图像中只包含甘蔗宿根、甘蔗干叶子、干土及少量杂草的信息；最后，采用SVM分割法利用从步骤三中获得的最优分类函数对通过区域分割法分割出来的图像进行第三次分割，以获得只含甘蔗宿根信息的图像。