[发明专利]一种植物花朵数量检测方法

说明书

本发明公开了一种植物花朵数量检测方法，包括以下步骤：A、从RGB图像中提取红色分量R和蓝色分量B，然后对图像分量进行增强处理，将增强后的红色分量R和蓝色分量B相减，得到灰度图像R‑B；B、计算灰度图像R‑B中所有非0元素的均值和标准差以及转换阈值Threshold；C、根据转换阈值Threshold对R‑B图像进行转换，将小于该阈值的元素赋值为0，大于该阈值的元素值不变。然后对变换之后的图像进行开和闭运算，计算其连通区域平均面积meanArea；D、根据meanArea进行滤波处理，滤波处理后剩余的连通区域数量即为花朵的数量。本发明能够改进现有技术的不足，识别精度较高，可以做到在线实时检测。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种植物花朵数量检测方法。

背景技术

实际环境中植物花朵数量的检测比较复杂，目前使用较多的主要有两种方法：一是基于图像处理的检测方法，如通过RGB图像的颜色特征进行花朵的识别，或者利用形态特征进行花朵的检测。利用颜色与形态特征进行花朵的识别通常需要设定提取阈值，而且阈值取值是否合适在很大程度上决定了最终的识别效果；这种方法检测速度较快，但是精度相对较低。另一种是利用机器学习进行植物花朵的检测，这种方法通常对计算机的配置要求较高，而且需要大量的样本进行长时间的训练，很难做到实时检测。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种植物花朵数量检测方法，能够解决现有技术的不足，识别精度较高，可以做到在线实时检测。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种植物花朵数量检测方法，包括以下步骤：

A、从RGB图像中提取红色分量R和蓝色分量B，然后对图像分量进行增强处理，将增强后的红色分量R和蓝色分量B相减，得到灰度图像 R-B；

B、计算灰度图像R-B中所有非0元素的均值和标准差以及转换阈值 Threshold；

C、根据转换阈值Threshold对R-B图像进行转换，将小于该阈值的元素赋值为0，大于该阈值的元素值不变；然后对变换之后的图像进行开和闭运算，计算其连通区域平均面积meanArea；

D、根据meanArea进行滤波处理，滤波处理后剩余的连通区域数量即为花朵的数量。

作为优选，骤A中，对图像分量进行增强处理包括以下步骤，

A1、求解图像分量的直方图，建立直方图与原图像分量的映射函数，计算其亮度和色饱和度的均值与标准差；

A2、分别根据亮度和色饱和度计算出两组图像分割点，使用上述两组图像分割点分别对直方图进行剪切；

A3、对两次剪切得到的直方图区域的重叠部分的分布函数进行加权平均；

A4、对直方图区域进行重新组合，然后根据直方图与原图像分量的映射函数求得增强后的图像分量。

作为优选，步骤A2中，图像分割点的计算方法为，

亮度图像分割点，

色饱和度分割点，

其中，μ为亮度平均值，μ’为色饱和度平均值，σ为亮度标准差，σ’为色饱和度标准差，k和k’分别为权重系数。

作为优选，步骤B中，根据以下公式计算转换阈值Threshold，