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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开一种作物叶片像素自动化提取的方法、系统及设备，涉及作物表型和农作物精确管理技术领域，方法包括：获取待处理作物RGB影像；对待处理作物RGB影像依次进行光谱特征转换、光谱特征归一化处理和局部自适应阈值分割处理，以得到多个目标空间对象；对每个目标空间对象进行类别判断以得到多个作物叶片对象；目标空间对象的类别包括叶片和背景；以待处理作物RGB影像为参考，采用自适应轮廓算法对作物叶片对象进行叶片边缘拟合重构，以得到最终的作物叶片像素区域。本发明避免了繁琐的人机交互和费时的样本标记过程，提高了叶片像素的提取效率和提取精度。

主权项：1.一种作物叶片像素自动化提取的方法，其特征在于，方法包括：获取待处理作物RGB影像；对所述待处理作物RGB影像，依次进行光谱特征转换、光谱特征归一化处理和局部自适应阈值分割处理，以得到多个目标空间对象；对所述待处理作物RGB影像，依次进行光谱特征转换、光谱特征归一化处理和局部自适应阈值分割处理，以得到多个目标空间对象，具体包括：获取所述待处理作物RGB影像中，每个像素点的红分量信号的强度值、绿分量信号的强度值和蓝分量信号的强度值；根据每个像素点的红分量信号的强度值、绿分量信号的强度值和蓝分量信号的强度值，计算每个像素点对应的光谱特征值；多个像素点对应的光谱特征值构成目标光谱特征矩阵；基于所述目标光谱特征矩阵，确定光谱特征下限值和光谱特征上限值；基于所述光谱特征下限值和所述光谱特征上限值，对所述目标光谱特征矩阵进行归一化处理，以得到归一化光谱特征矩阵；对所述归一化光谱特征矩阵进行局部自适应阈值分割，以得到多个目标空间对象；其中，每个像素点对应的光谱特征值的计算公式为：CIVEi,j＝u1*DNi,jRed-u2*DNi,jGreen+u3*DNi,jBlue+u4；其中，CIVEi,j表示像素点i,j对应的光谱特征值，DNi,jRed表示像素点i,j的红分量信号的强度值，DNi,jGreen表示像素点i,j的绿分量信号的强度值，DNi,jBlue表示像素点i,j的蓝分量信号的强度值，u1、u2、u3、u4均表示预设常数值；对每个所述目标空间对象进行类别判断，以得到多个作物叶片对象；所述目标空间对象的类别包括叶片和背景；以所述待处理作物RGB影像为参考，采用自适应轮廓算法，对所述作物叶片对象进行叶片边缘拟合重构，以得到最终的作物叶片像素区域。

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权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种作物叶片像素自动化提取的方法、系统及设备