[发明专利]基于饱和度分割的叶面积图像测量方法

权利要求书

1.一种基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、拍摄叶片图像发送至处理器；

S2、处理器执行如下运算，根据叶片图像背景上的矩形标定框坐标对所述叶片图像进行透视畸变校正；

S3、将透视畸变校正后的图像像素由RGB颜色空间变换到HSI颜色空间，采用混合阈值法对图像的饱和度分量进行阈值分割；

S4、对分割后的二值图像进行连通域分析，提取形状特征区分叶片区域和标准块区域，统计叶片区域像素个数与标准块区域像素个数的比值，根据标准块实际面积获取叶片实际面积。

2.根据权利要求1所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S1具体为：在白色背景纸上绘制矩形标定框，在矩形标定框内放置绿色正方形标准块；将叶片放入矩形框内拍摄，且位于标准块的一侧。

3.根据权利要求1所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S2具体为：

S2-1、选择原图即畸变图像中矩形标定框的4个顶点，获取其坐标

S2-2、采用下述公式对畸变图像进行透视畸变校正，将畸变图像中矩形标定框的4个顶点与校正图像4个顶点一一对应，获取单应性矩阵T：

其中：(x，y)表示校正图像像素坐标；(X，Y)表示畸变图像像素坐标，a、b、c、d、e、f、g、h表示单应性矩阵中的参量；

S2-3、对于校正图像中各点，根据图像透视变换方程逐点求取其在畸变图像中的像素坐标(X，Y)，将像素坐标(X，Y)位置的像素值作为校正图像中对应点的像素值。

4.根据权利要求1所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S2还包括透视畸变校正后，对图像进行裁剪，去除残留矩形标定框。

5.根据权利要求1所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S3具体为：

S3-1、将校正后的图像像素由RGB颜色空间变换到HSI颜色空间，即采用下述公式将图像像素由红R、绿G、蓝B颜色空间变换到色调H、饱和度S、亮度I颜色空间；

其中，θ表示中间参数；表示向下取整运算符；

S3-2、根据校正后图像的饱和度S分别获取大津法分割阈值T_o和最小误差法分割阈值T_e；

S3-3、计算二值图像分割阈值T；

T＝αT_o+(1-α)T_e

其中，T_o表示大津法分割阈值；T_e表示最小误差法分割阈值；α表示分割系数，取值范围(0，1)；

S3-4、根据二值图像分割阈值T对校正图像中各点的饱和度S进行分割，得到二值图像。

6.根据权利要求5所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S3-3中α取0.4。

7.根据权利要求1所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S4具体为：

S4-1、对分割后的二值图像进行处理，采用连通区域分析标记出二值图像中的所有连通区域，填充连通区域中的孔洞，获取最大的两片连通区域作为叶片区域和标准块区域；

S4-2、计算两个连通区域的像素面积和像素周长，提取形状特征F，将F较小的区域作为标准块，F较大的区域作为叶片；

其中：A表示连通区域像素面积、C表示连通区域像素周长；

S4-3、统计叶片区域像素个数与标准块区域像素个数的比值，采用下述公式获取叶片实际面积A_l：

其中：A₀表示标准块实际面积；N₀表示标准块区域像素个数；N_l表示叶片区域像素个数。

8.根据权利要求1所述的基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，其特征在于S1中：拍摄倾角为0-50°。