[发明专利]基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法

摘要

本发明公开了一种基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法，在计算归一化色差Cd及颜色分量比rGB后，运用分段阈值图像分割实现番茄非光斑区域分割Rr；运用光斑区域分割算法提取候选番茄光斑区域Rb，Rr和Rb构成初始番茄区域Rt；对Rt进行区域标记及去噪处理；统计初始番茄区域面积At及候选番茄光斑区域面积Ab；同一番茄区域中，若Ab小于At的三分之一，则将Rb作为番茄区域予以保留，否则将Rb作为背景光斑区域予以去除，而只保留Rr；对最后得到的番茄区域进行区域标记和去噪。本发明的采用分段阈值和光斑识别相结合的方法，克服了自然光照变化的影响，实现了不同自然光照条件下果实的实时识别。

主权项

一种基于分段阈值分割及光斑识别的室外番茄实时识别方法，用彩色相机采集室外番茄的彩色图像，读取彩色图像的R、G、B颜色分量；其特征在于，包括以下步骤：①归一化色差值Cd及颜色分量比值rGB计算：对彩色图像上的每一个像素点分别按公式（1）和公式（2）计算Cd及rGB；Cd＝255(2R+B)/(2R+2G+2B)                    （1）rGB＝G/B                                  （2）②番茄非光斑区域Rr分割：对彩色图像上的每一个像素点分别判断Cd及rGB值是否满足式（3）中的if分支条件，若满足则该像素被判为番茄非光斑区域像素；否则为背景区域像素；全体非光斑区域像素组成番茄非光斑区域Rr； T ( r , c ) , F ( r , c ) = 1 if R = 255 abdG < 255 and r GB > T r T R 1 < R ≤ 255 and C d > T C 1 T R 2 < R ≤ T R 1 and C d > T C 2 0 < R ≤ T R 2 and C d > T C 3 0 else - - - ( 3 ) ③候选番茄光斑区域Rb分割：对彩色图像上的每一个像素点分别rGB值是否满足式（4）中的if分支条件，若满足则将其归入候选番茄光斑区域像素,否则归入背景区域；全体候选番茄光斑像素组成候选番茄光斑区域Rb； T ( r , c ) , H ( r , c ) = 1 if R = 255 G = 255 and T B 1 < B ≤ 255 B > T B 2 T G 1 < G < T G 2 and r GB > T r 1 T G 2 ≤ G < T G 3 and r GB > T r 2 T G 3 ≤ G < 255 amd r GB > T r 3 0 else - - - ( 4 ) ④对初始番茄区域Rt进行8邻域区域标记及去噪处理：记步骤②和③分割出的Rr及Rb的总和为Rt，对Rt进行数学形态学开运算、8邻域区域标记及小面积区域去除的去噪处理，即在8邻域区域标记后，统计二值图像中的各区域面积，将面积小于面积阈值Amin的小面积区域的区域标记改为背景区域标记；⑤各类区域面积统计：计算步骤④得到的各个Rt中，初始番茄非光斑区域面积At，即Rt中的像素总数，以及候选番茄光斑区域面积Ab，即Rb中的像素总 数；⑥候选番茄光斑区域Rb中的背景光斑区域去除：对于任一番茄区域Rt，若Ab小于At的三分之一，则将Rb作为番茄区域予以保留，即识别结果为Rt；否则将Rb作为背景光斑区域予以去除，而只保留Rr；如式（5）： R w = R t if A b ≤ 1 3 A t and A b > 1 10 A b max R r = R t - R b if 1 3 A t < A b ≤ A t - - - ( 5 ) ⑦背景光斑区域去除处理后的番茄区域标记及去噪处理：对步骤⑥得到的各番茄区域进行数学形态学开运算，8邻域区域标记和小面积区域去除的去噪处理，得到最终番茄区域Rw为识别结果。