[发明专利]一种基于图像识别的植物健康检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于图像识别的植物健康检测方法，其特征在于，包括：

实时采集待检测植物的红外图像；

通过灰度增强方法预处理所述红外图像获得灰度增强图像；

提取所述灰度增强图像的纹理特征；

将所述纹理特征与专家库图像特征比对，检测出植物健康状况；

其中，所述通过灰度增强方法预处理所述红外图像获得灰度增强图像包括：

令所述红外图像的像素总数为N，其中，N＝Nx×Ny，Nx为所述红外图像的横坐标像素总数，Ny为所述红外图像的纵坐标像素总数，灰度级总数为M，灰度级为Mi的像素的数目为Ni，将第i个灰度级出现的概率表示为：

P(Mi)＝Ni/N,其中，0≤Mi≤1，i＝0,1，...，M-1；

采用增强处理函数对所述红外图像进行灰度增强，所述增强处理函数为：

将Q(M)作为各像素的灰度值增强后的灰度增强图像；

其中，所述提取所述灰度增强图像的纹理特征包括：

建立如下所示的纹理特征函数模型：

其中,k,l均为正整数,k表示横坐标的移动步长，l表示纵坐标的移动步长；

将所述纹理特征函数模型作为所述灰度增强图像的纹理特征；

所述红外图像为获取红外摄像机拍摄的植物图像，所述植物图像包括植物的根、茎、叶图像信息；

所述将所述纹理特征与专家库图像特征比对，检测出植物健康状况包括：

提取专家库图像特征中的正常图像特征，计算所述纹理特征与所述正常图像特征的相关值，判断所述相关值是否大于阈值，若是，输出植物健康的结果，若否，则提取专家库图像特征中的病变图像特征，计算所述纹理特征与病变图像特征的相关值，筛选相关值大于阈值的病变图像；

将所述病变图像对应的病症作为植物的病症。

2.一种基于图像识别的植物健康检测装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的模块中：

红外图像采集模块，用于实时采集待检测植物的红外图像；

灰度增强图像获得模块，用于通过灰度增强方法预处理所述红外图像获得灰度增强图像；

纹理特征提取模块，用于提取所述灰度增强图像的纹理特征；

健康状况检测模块，用于将所述纹理特征与专家库图像特征比对，检测出植物健康状况；

其中，所述灰度增强图像获得模块具体用于：

令所述红外图像的像素总数为N，其中，N＝Nx×Ny，Nx为所述红外图像的横坐标像素总数，Ny为所述红外图像的纵坐标像素总数，灰度级总数为M，灰度级为Mi的像素的数目为Ni，将第i个灰度级出现的概率表示为：

P(Mi)＝Ni/N,其中，0≤Mi≤1，i＝0,1，...，M-1；

采用增强处理函数对所述红外图像进行灰度增强，所述增强处理函数为：

将Q(M)作为各像素的灰度值增强后的灰度增强图像；

其中，所述纹理特征提取模块具体用于：

建立如下所示的纹理特征函数模型：

其中,k,l均为正整数,k表示横坐标的移动步长，l表示纵坐标的移动步长；

将所述纹理特征函数模型作为所述灰度增强图像的纹理特征；

所述红外图像为获取红外摄像机拍摄的植物图像，所述植物图像包括植物的根、茎、叶图像信息；

所述健康状况检测模块具体用于：

提取专家库图像特征中的正常图像特征，计算所述纹理特征与所述正常图像特征的相关值，判断所述相关值是否大于阈值，若是，输出植物健康的结果，若否，则提取专家库图像特征中的病变图像特征，计算所述纹理特征与病变图像特征的相关值，筛选相关值大于阈值的病变图像；

将所述病变图像对应的病症作为植物的病症。