[发明专利]一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法，通过对目标图像进行二值化处理，对绿色点和偏绿色点进行突出显示，然后根据二值化图像进行绿色覆盖度的计算，智能化程度高，且，通过第一模型的设置，可以根据需要对绿色尤其是偏绿色的定义进行调节，灵活程度高。本发明中，获得绿色覆盖度后，结合多幅图像的绿色覆盖度计算获得综合覆盖度，并根据综合覆盖度和株高计算叶面积指数，充分考虑到了植株生长过程中，其叶面积与其高度紧密相连的关系，有利于提高叶面积计算的合理性与准确性。本发明中，通过对多幅二值化图像的绿色覆盖度R_n进行综合运算，可以避免单一二值化图像由于对应的目标图像的拍摄角度不全、光线误差导致的图像失真误差。

技术领域

本发明涉及植株远程监控技术领域，尤其涉及一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法。

背景技术

中国作为农业大国，各种农作物种植范围非常广大，同时，各种对农作物进行改善的研究也层出不穷。为了确保农作物的生长状态，以便提供合理的照顾，对农作物的实时监测十分重要，尤其是试验田中的试产农作物，更是需要实时监测，获得详细数据以便作为实验依据。

目前，对农作物生长状态的监测，多是通过工作人员实地观察来实现，如此，工作强度大，费时费力，工作效率难以提高。

各种农作物的生长状况评断标准中，一个很重要的参数就是叶面积指数，目前，由于植物生长过程中叶片的层叠性、叶片色泽不均、光线差异等原因，很难通过远程技术自动获取较为精确的植株的叶面积指数。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法。

本发明提出的一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法，包括以下步骤：

S1、从不少于两个角度采集目标区域的目标图像；

S2、将目标图像进行RGB颜色分解，提取G值符合预设的第一模型的色点并反射到绿色色点集合中；

S3、根据绿色色点集合以及每一个色点在目标图像中的位置，针对每一个目标图像生成二值化图像；

S4、根据摄影几何原理，计算每一副二值化图像的绿色覆盖度R_n；

S5、根据预设的第二模型对多幅二值化图像的绿色覆盖度R_n进行综合运算，获得综合覆盖度R_result；

S6、获得目标区域的植株株高h；

S7、根据株高h和综合覆盖度R_result进行综合运算，获得目标区域的叶面积指数BI。

优选地，步骤S1为：从四个角度采集目标区域的目标图像。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

S11、从四个角度采集原始图像；

S12、标定出目标区域在不同原始图像中的位置；

S13、根据标定区域提取目标图像。

优选地，第一模型包含条件：G值＞R值，且G值＞B值。

优选地，第一模型包含条件：R值与B值的差值小于或等于G值的一半。

优选地，步骤S4，根据以下公式计算每一副二值化图像的绿色覆盖度

其中，k_y为比例系数，G_n(x,y)为绿色色点。

优选地，步骤S5中，第二模型为：

其中，λ_n为比例系数。