[发明专利]基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割方法及系统

说明书

本发明公开了基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割方法及系统，包括：获取待处理棉花图像；将待处理棉花图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；提取HSV颜色空间的棉花图像的饱和度S分量；对饱和度分量图像进行滤波处理，以去除图像中的随机噪声；对滤波处理后的图像进行形态学重构，以去除图像中的暗点和瑕疵；对形态学重构处理后的图像进行灰度变换，以增强棉花区域与背景区域之间的对比度；对灰度变换后的图像进行阈值分割，得到棉花图像的分割结果。提高自然环境下棉花的分割精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

随着科学技术的飞速发展，智能采摘机器人越来越多地应用在的农业生产当中，采棉机器人的研发具有重大的现实意义和广泛的应用前景。采棉机器人在采摘棉花过程中首先要解决的问题是将棉花图像从复杂的环境背景中分割出来。棉花图像分割效果的优劣会直接影响采摘系统的准确性。

目前棉花目标的分割方法还处于研究探索阶段：很多传统图像处理方法受到光照和环境背景的影响较大，难以准确分割各种复杂自然环境下的棉花；基于深度学习的图像分割方法则需要以大量的标记图像为基础，且计算量较大，模型训练时间较长，对硬件配置要求较高，难以应用到棉花图像的分割。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割方法及系统；提高自然环境下棉花的分割精度。

第一方面，本发明提供了基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割方法；

基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割方法，包括：

获取待处理棉花图像；将待处理棉花图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；

提取HSV颜色空间的棉花图像的饱和度S分量；

对饱和度分量图像进行滤波处理，以去除图像中的随机噪声；

对滤波处理后的图像进行形态学重构，以去除图像中的暗点和瑕疵；

对形态学重构处理后的图像进行灰度变换，以增强棉花区域与背景区域之间的对比度；

对灰度变换后的图像进行阈值分割，得到棉花图像的分割结果。

第二方面，本发明提供了基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割系统；

基于形态学重构和自适应阈值的棉花图像分割系统，包括：

获取模块，其被配置为：获取待处理棉花图像；将待处理棉花图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；

饱和度分量提取模块，其被配置为：提取HSV颜色空间的棉花图像的饱和度S分量；

滤波模块，其被配置为：对饱和度分量图像进行滤波处理，以去除图像中的随机噪声；

形态学重构模块，其被配置为：对滤波处理后的图像进行形态学重构，以去除图像中的暗点和瑕疵；

灰度变换模块，其被配置为：对形态学重构处理后的图像进行灰度变换，以增强棉花区域与背景区域之间的对比度；

图像分割模块，其被配置为：对灰度变换后的图像进行阈值分割，得到棉花图像的分割结果。

第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述第一方面所述的方法。