[发明专利]一种基于图像分析的苹果生育期识别方法

权利要求书

1.一种基于图像分析的苹果生育期识别方法，包括如下步骤：

预采集模块采集苹果萌芽期、展叶期、开花期、果期，即a、b、c、d这四个时期的图像信息，特征提取模块提取上述四个时期图像的特征信息，生成特征库；

样例图像采集模块，对指定苹果植株进行全面拍摄，将所取图像传给预处理模块；预处理模块对图像进行预处理计算，标记图像，将所图像传给数据分析模块；数据分析模块将所得图像进行计算分析，并将分析结果存入到输出模块；输出模块根据分析结果得出苹果所处生长期；所述预采集模块对所述苹果四个生育期进行图像采集的步骤为：

(1).选取具有代表性的1000株苹果树，标记为1～1000；

(2).分别拍摄所述四个时期1～1000植株的图像，拍摄时，分别采集图像，并将图像标记为i＝1,2…8；四个生育期标记为t＝a,b,c,d四组；

所述特征提取模块对所述图像信息进行特征信息提取的步骤为：

(1).对所得四个生育期的32张图像进行逐张逐行扫描，并记录各点的像素，并记为i为图像行号，j为图像列号；

(2).设定生育期中绿叶像素阈值GTh、花像素阈值FTh、苹果果实像素阈值ATh、树干像素阈值Eth；依次为依据，标记预采集模块中的所有像素，将最后所得带有标记的图像信息进行人工筛查，调整不正确的标记；

(3).将调整标记后的所有图像再一次进行逐张逐行扫描，统计a时期内所有绿叶像素值、树干像素值；b时期内所有绿叶像素值、树干像素值；c时期内所有花像素值、绿叶像素值；d时期内苹果像素平均个数；分别得出萌芽期特征值、展叶期特征值、开花期特征值、果期特征值并更新步骤(2)中四个阈值，得出的数值为全生育期图像特征库；

萌芽期特征值数学模型为：

p_ie是树干像素值，p_ig是绿叶像素值，N_ae是生育期a时，树干像素的总个数；N_ag是生育期a时，绿叶像素的总个数；

展叶期特征值数学模型为：

开花期特征值：

果期特征值：

2.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的苹果生育期识别方法，其特征在于，所述预处理模块对所述样例图像采集模块采集到的图像进行预处理的步骤为：

使用特征库中绿叶像素阈值、花像素阈值、苹果果实像素阈值、树干像素阈值分别标记采集到的图像；

所述数据分析模块对所述预处理模块传入的数据进行分析的步骤为：

(1).计算各图像中标记的像素个数；

(2).分别求取各个图像中绿叶像素比树干像素的比值，花像素比绿叶像素比值，并统计果实像素的个数；

(3).按照特征提取模块提取的特征库依次对比各个图像中，植株属于哪一个生育期；

(4).图像中，果实像素个数达到特征库中果期像素值，该生育期属于果期；

果期判定数学模型为：

C_sample≥C_d

C_sample是要判定的样本值，C_d是特征提取模块得出的果期特征值。