[发明专利]基于图像处理的种子芽长与根长检测方法

权利要求书

1.基于图像处理的种子芽长与根长检测方法，其特征在于：

步骤1，图像预处理，使用形态学顶帽算法对图像进行开运算，并用原图像减去经过形态学开运算的图像得到预处理图像；

步骤2，特征选取，利用RGB空间中绿芽的颜色特征，在整株芽的二值图像中去除绿芽区域信息，结合种子的形状特征分割出种子区域；

步骤3，确定种子的中心，然后对图像进行形态学腐蚀操作，确定种子的中心点；

步骤4，图像增强，利用种子根须的颜色特征提取极细的根须图像与原二值图相加得到根部增强后的二值图；

步骤5，图像边缘轮廓处理，种子的中心点的坐标对增强后图像进行边缘轮廓处理，去除相邻种子的连通性，填充轮廓内部，保证像素点的连续性；

步骤6，骨架提取与剪枝，获得图像的中心骨架：

(1)遍历图像，生成骨架端点二值图；

(2)获取骨架端点二值图中各端点的坐标，并将端点坐标按行排序，得到中心骨架垂直方向上的首端点与尾端点；

(3)删除骨架端点二值图中的首尾端点，得到分支端点二值图；

(4)用骨架二值图减去分支端点二值图，得到新的骨架二值图；

(5)判断新生成的骨架二值图中是否只含有两个端点，否则重复(1)至(4)的操作。当新骨架二值图中只含两个端点时，这两个端点即为中心骨架的首尾端点；此时上一步获得的新骨架二值图即为中所求的中心骨架图；

步骤7，长度计算，在计算芽长或根长时每4～6个像素点计算一次欧式距离以减少骨架转折的误差，并以直径为25mm的1元硬币为参照物，将像素长度换算成以毫米为单位的实际长度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤3中所述的形态学腐蚀操作将图像中获得的面积按降序排序，保留与芽的个数相等的多个较大连通区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤5中所述的边缘轮廓处理是通过：

(1)去除相邻种子的连通性，记相邻2个中心点的坐标分别为(C_x1,C_y1)、(C_x2,C_y2)，分段提取出以|C_x1-C_x2|为宽、|C_y1–C_y2|+40为高的矩形区域，使矩形中线区域的灰度级为0，从而切断两个种子之间的连通性；

(2)保证像素点的连续性，用3x3的模板遍历整幅二值图，提取种子萌芽图像的边缘轮廓并填充封闭轮廓的内部。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤6中骨架提取的方式是以判断像素点P在周围8连通像素中，没有相邻骨架点的中心点被称为孤立点；有1个相邻骨架点的中心点称为端点；有3个及以上相邻骨架点的中心点被称为分叉点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤7中计算芽长时先确定种子中心水平线，所述的种子中心水平线是种子的中心点所在的水平线，并视为图像中芽与根的分界线。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤7中还需要对骨架长度进行修正，其公式为：

L_t＝L_al+L_c (8)

公式(7)和公式(8)中，x_tb与x_ts分别表示增强后的二值图中芽的顶端与中心骨架顶点所在行数；L_c为修正的距离，L_t为修正后的总长度。