[发明专利]植物叶片田间图像边缘提取方法及其系统

权利要求书

1.一种植物叶片田间图像边缘提取方法，其特征在于，该方法包括步骤：

S1.以包含单个叶片的区域作为目标图像，对所述区域附近的分割区域子图进行平滑去噪处理；

S2.对经步骤S1处理的图像进行基于区域的阈值分割处理和基于梯度的边缘检测分割处理，并进行初步优化，以获取目标区域内模板；

S3.判断经步骤S2处理后的图像的目标区域是否为叶片图像，若是，则执行步骤S4，否则，对经步骤S1处理后的图像进行灰度映射及形态学重建，再执行步骤S2；

S4.对经步骤S2处理后的图像进行断开粘连、去除伪边缘以及封闭操作，得到边缘闭合的边缘图像。

2.如权利要求1所述的植物叶片田间图像边缘提取方法，其特征在于，步骤S2进一步包括步骤：

S2.1利用自动阈值分割算子对经步骤S1处理后的图像进行基于区域的阈值分割；

S2.2利用Canny算子对经过步骤S1处理后的图像进行边缘检测。

S2.3将经过步骤S2.1处理后的图像以及经步骤S2.2处理后的图像进行逻辑与运算，割断图像中的局部粘连；

S2.4用半径为1个像素的圆形结构元对经步骤S2.3处理后的图像进行腐蚀操作，进一步断开粘连；

S2.5对经步骤S2.4处理后的图像进行填洞操作，去除图像中小于设定半径的孔洞；

S2.6用半径为2个像素的圆形结构元对经步骤S2.5处理后的图像进行腐蚀操作，完全断开图像中粘连；

S2.7标记经步骤S2.6处理后的图像中的连通区域，统计各连通区域的面积，并保留面积最大的两个连通区域，将其它连通区域设置为0；

S2.8用半径为5个像素的圆形结构元膨胀经步骤S2.7处理后的图像，得到目标外模板；

S2.9用半径为5个像素的圆形结构元腐蚀经步骤S2.8处理后的图像，得到图像内模板。

3.如权利要求2所述的植物叶片田间图像边缘提取方法，其特征在于，步骤S3进一步包括步骤：

S3.1对经步骤S2.9处理后的图像进行叶形判别，若所述图像目标区域是叶片图像，则执行步骤S4，否则，判断所述图像是否经过步骤S3.2-3.5的处理，若否，则继续执行步骤S3.2，若是，则结束边缘提取；

S3.2对经步骤S2.9处理后的图像进行灰度映射，灰度映射公式为：

E(s)=L*0.5*(sin(sπL-π2)+1)]]>

其中，L为区域子图的灰度级个数，s为原灰度，E(s)为灰度映射后的灰度；

S3.3对经步骤S3.2处理后的图像进行开启操作，去除图像中小于设定结构元尺寸的亮点，保留所有的灰度和大于设定值的亮区域特征；

S3.4对经步骤S3.3处理后的图像进行闭合操作，去除图像中小于设定结构元尺寸的暗点，保留灰度和大于设定值的亮区域特征；

S3.5对经步骤S3.4处理后的图像进行形态学重建，获得目标区域为叶片图像的图像。

4.如权利要求3所述的植物叶片田间图像边缘提取方法，其特征在于，步骤S4进一步包括步骤：

S4.1对经步骤S2.9处理的图像进行求反运算，与经步骤S2.2处理后的图像进行逻辑与运算，得到去除目标内部伪边缘的边缘图像；

S4.2对经步骤S2.8处理的图像与经步骤S4.1处理的图像进行逻辑与运算，得到去除目标内部以及外部伪边缘的边缘图像；

S4.3对经步骤S4.2处理后的图像进行封闭操作，得到目标边缘闭合的边缘图像。