[发明专利]一种叶片病斑覆盖区域的提取方法和设备

权利要求书

1.一种叶片病斑覆盖区域的提取方法，其特征在于，包括：

根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域，所述完整叶片区域包括所述叶片的病斑覆盖区域和所述叶片的正常覆盖区域；

根据所述原始图像中的完整叶片区域滤除所述原始图像中的背景区域，以获得完整叶片图；

根据所述完整叶片图提取所述叶片的病斑覆盖区域；

所述根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域之前，还包括：

将所述原始图像转换至YIQ颜色空间，并提取Q分量图像；

基于大律法的自适应阈值分割算法对所述Q分量图像进行阈值图像分割处理，以获得所述Q分量分割图；

将所述原始图像转换至CMYK颜色空间，并提取C分量图像；

对所述C分量图像进行图像灰度拉伸处理和Canny算子边缘检测操作，以得到C分量边缘检测图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域，包括：

将所述Q分量分割图和所述C分量边缘检测图进行叠加处理，得到叠加二值图像；

对所述得到叠加二值图像进行洞孔填充处理，以获得所述完整叶片区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述得到叠加二值图像进行洞孔填充处理之后，还包括：

对所述叠加二值图像执行类型为圆盘，大小为第一像素的腐蚀运算，对所述叠加二值图像执行类型为圆盘，大小为第二像素的膨胀运算，以消除所述叠加二值图中完整叶片区域以外区域的毛刺和噪声。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域之前，还包括：

对所述原始图像进行二维高斯滤波处理，以消除所述原始图像中的高斯噪声。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像中的完整叶片区域滤除所述原始图像中的背景区域，以获得完整叶片图，包括：

根据所述原始图像中的完整叶片区域获取二值图像掩模图；

将所述二值图像掩模图与所述原始图像进行逻辑与操作，以滤除所述原始图像中的背景区域，获得所述完整叶片图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述完整叶片图提取所述叶片的病斑覆盖区域，包括：

对所述完整叶片图进行K均值聚类分割处理，得到所述叶片的病斑覆盖区域二值图像；

对所述叶片的病斑覆盖区域二值图像进行类型为圆盘，大小为第三像素的开运算处理；

以所述叶片的病斑覆盖区域二值图像为掩模，对所述完整叶片图进行逻辑与操作，获得所述叶片的病斑覆盖区域。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器、至少一个存储器和数据总线；其中：

所述处理器与所述存储器通过所述数据总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令以执行如权利要求1至6任一所述的方法。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行如权利要求1至6任一所述的方法。