[发明专利]一种抗密集杂草干扰的田间作物行提取方法

摘要

本发明公开了一种抗密集杂草干扰的田间作物行提取方法，包括以下步骤将待提取图像转换成去除非绿色噪声的灰度图像；判断是否存在杂草，如果不存在杂草，则进行Otsu分割，得到结果图像，根据结果图像得到各作物行的中心线；如果存在杂草，则对图像中像素值非零的像素进行Otsu分割，小于分割阈值的像素值置零，大于等于阈值的像素值保留原值，生成新的灰度图像；对生成的灰度图像进行小波去噪，得到去除杂草的作物层，对作物层中非零像素进行Otsu分割；再进行团块噪声滤除操作，得到结果图像，根据结果图像得到各作物行的中心线。本发明提高农田图像分割过程的抗杂草干扰能力，提高提取效率，提高作物行验证过程的鲁棒性。

主权项

一种抗密集杂草干扰的田间作物行提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将待提取图像转换成去除非绿色噪声的灰度图像；(2)判断步骤(1)获得的灰度图像中是否存在杂草，如果不存在杂草，则进入步骤(3)；如果存在杂草，则进入步骤(4)；(3)对步骤(1)获得的灰度图像进行Otsu分割得到结果图像，根据结果图像得到各作物行的中心线；(4)对步骤(1)获得的灰度图像中像素值非零的像素进行Otsu分割，小于分割阈值的像素值置零，大于等于阈值的像素值保留原值，生成新的灰度图像；(5)对步骤(4)生成的灰度图像进行小波去噪，得到去除杂草的作物层；(6)对步骤(5)获得的作物层中的非零像素值进行Otsu分割；(7)对步骤(6)获得的图像进行团块噪声滤除操作，得到结果图像，根据结果图像得到各作物行的中心线；在步骤(5)中，对步骤(4)生成的灰度图像进行小波去噪的具体步骤如下：5‑1、对步骤(4)生成的灰度图像进行x级小波分解，x≥5，将分解后的频率最高的细节小波分解层称为第1级小波分解层，随着频率的降低依次将分解后的细节小波分解层称为2到x级小波分解层；计算2～x级小波分解层的频率总量，选取频率总量最大的N级小波分解层进行下述操作，N≥2；5‑2、先选取频率总量最大的小波分解层；5‑3、对选取的小波分解层进行小波重构，然后将小波重构后的图像的像素值按行求和，将像素值和存到行向量H1中；5‑4、扫描行向量H1中像素值和的大小，获取多个极值点；5‑5、计算步骤5‑4获取的每一极值点对应的图像行的像素的平均值，以平均值作为阈值对这一行像素进行二值分割，统计这一行中黑色线段的数量，并计算组成每一黑色线段的像素数，保留像素数大于等于选定阈值的黑色线段，所述选定阈值为待提取图像宽度的1/20～1/15；5‑6、根据待提取图像由远到近地顺序来比较每行中黑色线段的数量，如果数量依次递减或和前面相邻行的相同，则将该经小波重构的小波分解层作为作物层，并进入步骤(6)；否则选取频率总量小一级的小波分解层进行步骤5‑3～5‑6的操作，如果N级小波分解层都无法作为作物层，则进入步骤5‑7；5‑7、选择满足黑色线段的数量依次递减或和前面相邻行的相同关系最多的小波重构后的图像作为目标图像；a、将目标图像中不符合依次递减且不符合和前面相邻行相同的要求的行的位置记录下来，将记录下来的行到其它小波重构后的图像上验证对应行的黑色线段数量是否也不满足目标图像的依次递减且不符合和前面相邻行相同的要求，如不满足，选定目标图像作为作物层；b、否则再对其它选定的N级小波分解层对应的小波重构后的图像，依照满足黑色线段的数量依次递减或和前面相邻行的相同关系最多到最少的顺序依次作为目标图像，重复步骤a，直到满足条件，选定目标图像作为作物层，如果重复N‑1次后仍无法满足条件，则进入步骤5‑8；5‑8、计算选定的N级小波分解层进行小波重构得到的小波重构后的图像中行上黑色线段数量最大值与最小值的差异，选取差异不是最大而且满足黑色线段的数量依次递减关系数量不是最小的图像作为作物层。