[发明专利]一种基于颜色信息的蔬菜叶片病斑分割方法及服务器

权利要求书

1.一种基于颜色信息的蔬菜叶片病斑分割方法，其特征在于，包括：

获取蔬菜的病斑叶片图像，并对所述病斑叶片图像进行预处理；

分别提取预处理后的所述病斑叶片图像在不同颜色空间的颜色特征；

根据所述不同颜色空间的颜色特征构建综合颜色特征检测滤波；

根据所述综合颜色特征检测滤波，获得与所述病斑叶片图像对应的综合颜色特征图；

根据所述综合颜色特征图，对所述病斑叶片图像中的病斑进行分割；

所述根据所述综合颜色特征图，对所述病斑叶片图像中的病斑进行分割包括：

获取所述综合颜色特征图中初始种子点的生长位置；

根据所述初始种子点的生长位置，采用区域生长方法对所述病斑叶片图像中的病斑进行分割；

所述预处理包括图像去噪和调整所述病斑叶片图像的尺寸；

所述分别提取预处理后的所述病斑叶片图像的在不同颜色空间的颜色特征包括：

分别提取所述预处理后的所述病斑叶片图像在RGB颜色空间的超红特征，在HSV颜色空间的H分量和在L*a*b*颜色空间的b*分量；

具体地，提取预处理后的所述病斑叶片图像在RGB颜色空间的ExR，在HSV颜色空间中的H分量和在L*a*b*颜色空间的b*分量；ExR根据公式I_ExR(x,y)＝1.3R(x,y)-G(x,y)提取，其中，(x,y)为像素坐标，R(x,y)，G(x,y)，为RGB颜色空间(x,y)的颜色分量值；HSV颜色空间中的H分量根据公式H_(x,y)＝I_H(x,y)提取，其中，(x,y)为像素坐标，I_H(x,y)为HSV颜色空间中(x,y)的H分量取值；L*a*b*颜色空间中的b*分量根据公式提取，其中，(x,y)为像素坐标，为L*a*b*颜色空间中(x,y)的b*分量取值；

所述根据所述不同颜色空间的颜色特征构建综合颜色特征检测滤波包括：

根据公式构建综合颜色特征检测滤波，其中，I为所述预处理后的所述叶片图像，I_ExR为RGB颜色空间的超红特征图像，为L*a*b*颜色空间的b*分量图像，I_H为HSV颜色空间的H分量图像，pb_(r)为半径为r的圆形区域均值滤波器，为标准差为(σ_H,σ_L)的高斯差分滤波器，α为RGB颜色空间的超红特征参数，取值范围为(0,1]，*为二维离散卷积操作；其中，所述预处理后的所述叶片图像中单个像素点可以表示为I(x,y)，所述单个像素点的所述综合颜色特征检测滤波可以表示为其中，I_ExR(x,y)为RGB颜色空间的(x,y)的超红特征分量值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述综合颜色特征检测滤波，获得与所述病斑叶片图像对应的综合颜色特征图包括：

根据公式：CCF＝exp(-β|f(I:r,σ_H,σ_L,α_R)|)获得所述综合颜色特征图，其中，CCF表示所述综合颜色特征图，β为下降速率参数，α_R为R值最小时对应的α值，R为CCF比率，由公式计算获得，M为受到光照影响叶片区域的像素数，N为正常叶片区域的像素数，CCF(x_i,y_i)和CCF(x_j,y_j)为所述综合颜色特征图上像素点的CCF值，i和j为正整数。