[发明专利]一种基于叶色检测的植物生长状况监测方法

摘要

本发明公开了一种基于叶色检测的植物生长状况监测方法。基于植物的叶色值与其叶绿素含量的正相关性可知，获取叶色值就能间接得到叶绿素含量。由此，本方法通过拍摄得到植物叶片图像，借助事先训练好的卷积神经网络分类器对植物进行分类；接着用图像处理技术对叶片的颜色进行分析，根据叶色与叶色值之间的模型，得到对应的叶色值，从而得到叶片的叶绿素含量，并得出植物的生长状况。本方法与传统方法相比，优点在于可以实现无损监测，并具有较强的可靠性，不受植物种类限制。

主权项

一种基于叶色检测的植物生长状况监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)采集待监测植物的叶片彩色图像；(2)对步骤1得到的叶片彩色图像进行预处理，首先将图像从RGB色彩空间转换到灰度空间，接着用OTSU算法分割前景和背景，然后将背景像素点置为(255,255,255)，即白色；(3)将步骤2所得的叶片图像尺寸缩放到统一尺寸；(4)将步骤3所得的预处理完成后的图像用基于LeNet的卷积神经网络进行训练，得到一个区分植物种类的分类器；(5)用步骤4得到的分类器对植物叶片进行分类，获得不同种类的植物叶片；(6)对每一种类植物叶片分别进行叶色‑叶色值建模；(7)利用步骤6得到的叶色‑叶色值模型，估计新叶片的叶色值，从而得出该新叶片的叶绿素含量及生长状况。