[发明专利]可见光图像中基于logistic回归的观赏凤梨叶绿素检测方法

说明书

本发明涉及一种观赏凤梨的叶绿素检测方法，主要是在观赏凤梨叶片的可见光图像中，通过采样区域聚类，建立R、G、B数值与叶绿素含量之间的logistic回归模型，并使用该回归模型估算观赏凤梨叶片叶绿素含量值；在检测观赏凤梨叶片叶绿素含量方面取得了比较理想的结果，不但省时省力，且不破坏了观赏凤梨的叶片结构及作物生长，是一种实时、准确、快速和低成本的观赏凤梨无损叶绿素检测方法。

技术领域

本发明涉及一种观赏凤梨的叶绿素检测方法，主要是在观赏凤梨叶片的可见光图像中，通过采样区域聚类，建立R、G、B数值与叶绿素含量之间的logistic回归模型，并使用该回归模型估算观赏凤梨叶片叶绿素含量值。

背景技术

观赏凤梨是一种高档的热带花卉，叶子中叶绿素含量是衡量其生长状况的关键指标，对温室培育环境调节有着重要意义。传统的观赏凤梨叶片叶绿素检测有两种，第一种采用采摘其叶片，通过化学实验的方法进行，不仅费时费力，而且会破坏观赏凤梨叶片；第二种采用手持叶绿素计测量叶片中的叶绿素含量。手持叶绿素计的缺点是价格昂贵，同时需要人工现场检测。因此，寻找一种实时、准确、快速和低成本的观赏凤梨无损叶绿素检测方法成为必要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述不足而提供一种在可见光图像上检测观赏凤梨叶绿素的方法，主要解决的是仅通过图像采集设备拍摄叶片图像，然后估算出观赏凤梨叶片中叶绿素的含量。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案。

可见光图像基于logistic回归的观赏凤梨叶绿素检测方法分为两个阶段：

一、叶绿素估算模型训练阶段

该阶段其步骤如下：

1)拍摄一组观赏凤梨叶片图像，并在叶片图像中选取叶绿素采样点,采样区域A是以采集点为圆心，半径为r的一个圆；

2)在采样区域A中，采用k-means方法对RGB中的G分量聚类，得到3个聚类中心O₁、O₂和O₃，根据聚类中心计算影响叶绿素含量值的三个因素值Rf、Gf和Bf；

3)用手持叶绿素计测量采样点的叶绿素含量值P；

4)采用logistic回归方法对影响叶绿素含量值的三个因素值素Rf、Gf和Bf与叶绿素计测量的叶绿素含量值P进行拟合，得到叶绿素估算模型；

二、叶绿素在线检测阶段

该阶段其步骤如下：

1)拍摄观赏凤梨叶片图像，并在叶片图像中选取叶绿素采样点,采样区域A是以采集点为圆心，半径为r的一个圆；

2)在采样区域A中，采用k-means方法对RGB中的G分量聚类，得到3个聚类中心O₁、O₂和O₃，根据聚类中心计算影响叶绿素含量值的三个因素值Rf、Gf和Bf；

3)在叶绿素估算模型中，输入Rf、Gf和Bf，估算叶片中该采样点的叶绿素含量。

附图说明

图1是叶绿素估算模型训练流程图；

图2是叶绿素检测流程图；

图3是叶片采样区域中基于k-means方法的聚类示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。

一、本发明的整体思想：