[发明专利]一种基于计算机视觉的花蕾判别方法有效

专利信息
申请号: 201410343139.6 申请日: 2014-07-18
公开(公告)号: CN104318240B 公开(公告)日: 2017-11-07
发明(设计)人: 岳有军;李想;赵辉;王红君 申请(专利权)人: 天津理工大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 天津佳盟知识产权代理有限公司12002 代理人: 李益书
地址: 300384 天津市西青*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开了一种基于计算机视觉的花蕾判别方法。包括以下步骤图像预处理,图像分割扩展,图像显著图计算,图像SURF关键点计算,关键点直方图计算,特征量计算,支持向量机预测结果。对CCD相机采集到图片进行RGB到HSI的颜色空间转换,分别对H、S分量进行中值滤波;对滤波后的分量进行颜色阈值分割、合并,填充、识别轮廓,并扩展截取识别轮廓外接矩形部分;使用残谱法计算截取部分显著图;同时计算截取部分的SURF关键点;计算在不同显著值上的SURF关键点直方图;不等距合并直方图信息形成特征量;利用支持向量机对特征量进行预测,得出花蕾的判别结果。采用本发明,能有效区分花蕾与开放的花朵。
搜索关键词: 一种 基于 计算机 视觉 花蕾 判别 方法
【主权项】:
一种基于计算机视觉的花蕾判别方法,其特征在于,包括如下步骤:第1、图像预处理,接收来自CCD相机的图像信号,对图像的RGB颜色空间转换为HSI颜色空间,提取出HSI颜色空间的H与S分量并进行中值滤波;第2、图像分割扩展,将预处理后提取出的H与S分量空间进行颜色阈值分割、合并、轮廓填充、轮廓识别,对轮廓外接矩形部分进行扩展截取;第3、图像显著图计算,对第2步扩展截取的图像信号运用残谱法计算显著图;第4、图像SURF关键点计算,对第2步扩展截取的图像信号同时计算SURF关键点;第5、关键点直方图计算,将第3步计算得到的显著图与第4步计算得到的SURF关键点信息进行整合,得出在不同显著值上SURF关键点的直方图;第6、特征量计算,对第5步得到的关键点直方图进行不等距区间合并,形成6个特征量;第7、支持向量机预测结果,将第6步得到的6个特征量送入训练好的支持向量机中,得出判别结果。
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