[发明专利]一种基于数码相机图像的水稻冠层识别方法

说明书

本发明涉及作物冠层图像识别领域，具体为一种基于数码相机图像的水稻冠层识别方法，包括以下步骤：(1)使用数码相机获取水稻冠层彩色图像；(2)获取所述水稻冠层彩色图像中的R、G、B三通道的色值；(3)根据所述水稻冠层彩色图像的每个像素中R、G、B色值大小来判断是否为水稻冠层。本发明识别水稻冠层方法识别率高，省略了现有常用方法需要提前选择图像样本的工作步骤，计算过程也更简单，可以明显提高工作效率。

【技术领域】

本发明涉及作物冠层图像识别领域，具体为一种基于数码相机图像的水稻冠层识别方法。

【背景技术】

作物冠层图像识别，通常指的是在获取的卫星遥感影像、相机图像、扫描仪图像中，识别出绿色植物冠层部分，从而剔除掉非冠层部分(如土壤、水体、枯叶、阴影等)。作物冠层图像识别多被应用于植物覆盖度、叶面积指数的估算，进而评估作物长势、预估产量等；或者用于作物营养的快速诊断。近年来，随着数码相机的推广，利用数码相机获取冠层图像已经非常便捷，因此，研究利用数码相机进行作物冠层识别具有相当可观的应用前景。

目前采用的冠层识别方法主要有三种，一是使用Photoshop软件的“色彩选择”程序，人为手工地在图像中选择冠层区域，存在着耗时费力、人为误差不确定等缺点。二是监督学习分类方法，如支持向量机、神经网络模型、最大似然法等，此类方法需要人工选择监督学习分类的纯净图像样本，然后根据样本进行学习，确定分类依据；此类方法的缺点在于计算时间较长，而且需要事先选择图像样本，操作不够便捷。三是利用图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道的色值，根据植物冠层的光谱反射规律，设定相应的计算公式进行区分；此类方法较常用的指标是：2g-r-b，其中r＝R/(R+G+B)，g＝G/(R+G+B)，b＝B/(R+G+B)；其分类的依据是图像中土壤与绿色植物的2g-r-b差异明显，将图像二值化处理即可区分开土壤和绿色植物；该方法的缺点是需要根据不同的图像设置二值化阈值，不同的拍摄条件下图像可比性较差，阈值的设置对分类结果影响较大，容易将底层被阴影掩盖的叶片错分为冠层叶片，同时将强光照射下的冠层叶片错分为非冠层，分类精度通常不如前两种方法。现有的冠层识别方法，存在有人为干扰因素，并且计算复杂。

【发明内容】

针对以上，本发明通过一种基于数码相机图像的水稻冠层识别方法，利用数码相机图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道的色值，根据绿色叶片的光谱反射特征，设置4个简单的分类条件，逐步剔除掉图像中的非冠层部分，从而达到识别冠层部分的目的。相比于现有的冠层识别方法，该方法没有人为干扰，计算简单，速度快，分类阈值可随不同图像自动修正，便于不同拍摄条件下的图像相比较，分类精度高于或相当于现有的分类方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于数码相机图像的水稻冠层识别方法，包括以下步骤：

(1)使用数码相机获取水稻冠层彩色图像；

(2)获取所述水稻冠层彩色图像中的R、G、B三通道的色值；

(3)根据所述水稻冠层彩色图像的每个像素中R、G、B色值大小来判断是否为水稻冠层。

进一步的，所述步骤(3)中水稻冠层判断方法为：分别判断每个像素色值中G是否大于R、G是否大于B、G是否大于0.15-0.25倍max(G)、G/B是否大于1.1-1.2；当上述四个条件同时满足时判断该处为冠层，当上述四个条件有一个或一个以上条件不满足时判断为非冠层。

进一步的，所述获取水稻冠层彩色图像方法为：在晴天光线充足的情况下，设置数码相机闪光灯关闭状态，使用自动拍照模式，白平衡、曝光值均采用自动调节模式，垂直向下拍摄水稻冠层，获得水稻冠层图像。

进一步的，水稻冠层判断方法为：分别判断每个像素中G是否大于R、G是否大于B、G是否大于0.2倍max(G)、G/B是否大于1.15；当上述四个条件同时满足时判断该处为冠层，当上述四个条件有一个或一个以上条件不满足时判断为非冠层。