[发明专利]一种基于多尺度分析的温室田间植物叶片边缘提取方法及其系统

摘要

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多尺度分析的温室田间植物叶片边缘提取方法及其系统。该方法利用不同尺度空间图像信息的差异，选择不同的分割方法，进行综合分析，获得理想的分割结果。在获取实验图像后，对图像进行适当的平滑滤波，针对图像中存在的不同类型的伪边缘，进行分类处理。综合尺度空间中canny边缘检测和OTSU阈值分割在不同尺度中的不同情况和各类伪边缘的不同特点，以形态学处理和逻辑运算等方法，按位运算去除内部和外部伪边缘，提高了边缘检测精确度，降低了叶片识别错误率。

主权项

一种基于多尺度分析的温室田间植物叶片边缘提取方法，其特征在于，该方法包括步骤：S1.抓取温室田间植物图像，截取包含单一完整叶片的目标子图像，将所述目标子图像转换为灰度图像，使用wiener滤波去噪；S2.对S1去噪后获得的图像采用四层‘db5’小波分解，并重构第一层图像得到图像f1，重构第三层图像得到图像f2；S3.对步骤S2获得的图像f1使用canny边缘检测得到低尺度边缘图像f3，使用OTSU阈值分割得到低尺度的OTSU阈值分割图像f4，对步骤S2获得的图像f2使用OTSU阈值分割得到高尺度的阈值分割图像f5；S4.第一类伪边缘的处理：对步骤S3得到的低尺度阈值图像f4进行外部伪边缘处理，得到用于擦除外部伪边缘的外模板区域图像f6；S5.对步骤S4得到的图像f6运用逻辑非运算后再与步骤S3得到的边缘图像f3逻辑与，获得擦除外部伪边缘的图像f7；S6.对步骤S3获取的高尺度阈值图像f5进行内部轮廓处理，得到用于擦除内部伪边缘的内模板图像f18；S7.对步骤S6得到的内模板图像f18运用逻辑非运算，再与步骤S5得到的图像f7逻辑与运算，获得最终的边缘图像f19。