[发明专利]设施蔬菜叶部病斑图像分割方法及系统

摘要

本发明提供一种设施蔬菜叶部病斑图像分割方法及系统，包括：将设施现场采集的蔬菜叶部病害图像分为训练组和测试组，对其进行增强处理；提取增强处理后训练组图像的初始颜色分类特征和梯度特征；将增强处理后的训练组图像分类为病斑样本和叶片样本，按照提取的初始颜色分类特征和梯度特征，获取病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据和梯度特征数据；采用粗糙集的方法，针对病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据，选择颜色分类特征，得到颜色特征子集；根据颜色特征子集以及病斑样本和叶片样本的梯度特征数据，构建条件随机场模型；根据条件随机场模型对增强处理后的测试组图像进行分割，提取病斑图像。本发明提取病斑图像准确且速度快。

主权项

1.一种设施蔬菜叶部病斑图像分割方法，其特征在于，包括：将设施现场采集的蔬菜叶部病害图像分为训练组和测试组，并对训练组图像和测试组图像进行增强处理；提取增强处理后的训练组图像的初始颜色分类特征和梯度特征；将增强处理后的训练组图像分类为病斑样本和叶片样本，按照提取的初始颜色分类特征和梯度特征，获取所述病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据和梯度特征数据；采用粗糙集的方法，针对所述病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据，选择颜色分类特征，得到颜色特征子集；根据所述颜色特征子集以及所述病斑样本和叶片样本的梯度特征数据，构建条件随机场模型；根据所述条件随机场模型，对增强处理后的测试组图像进行分割，提取病斑图像。