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申请/专利权人：大连大学

摘要：本发明公开了一种樱桃裂果样本的智能移植增强平衡方法，包括：将目标裂果白底图像fx，y进行二值化处理，得到前景和背景分离的二值化图像；所述二值化图像采用闭开运算进行形态学处理；通过外接矩形及自动剪裁技术从处理后的图像中获取裂果形状；对裁剪出来的裂果形状和掩膜随机变化大小、平移和旋转；替换黑色的像素点，还原得到所需图片。本申请在数据集多达几千张的情况下，减少了人工抠图粘贴的巨大工作量，可以补充新的少数样本图像信息而不用删除原有的多数样本图像，其基于有限的图像数据样本生成更多等价的数据，丰富训练数据的分布。

主权项：1.一种樱桃裂果样本的智能移植增强平衡方法，其特征在于，包括：将目标裂果白底图像fx，y进行二值化处理，得到前景和背景分离的二值化图像，具体为：读取缺少样本的JPG白底图像为BGR格式，再将所述BGR格式转化为HSV格式，然后只取出图像的H层；对图像的H层进行高斯滤波，消除高斯噪声；基于HSV颜色空间，使用色调H层数值作为二值化依据，具体为：设目标裂果白底图像的大小为MXN，该图像中H层数值小于阈值T的像素个数记作N0，H层数值大于阈值T的像素个数记作N1，则有：1ω0＝N0M×N2ω1＝N1M×N3N0+N1＝M×N4ω0+ω1＝15μ＝ω0*μ0+ω1*μ16g＝ω0*μ0-μ2+ω1*μ1-μ2将式5代入式6，得到等价公式：7g＝ω0*ω1*μ0-μ12其中，ω0为背景像素点占H层图像的比例，μ0为ω0在H层的平均数值；ω1为前景像素点占H层图像的比例，μ1为ω1在H层的平均数值；μ为H层图像的平均数值，g为类间方差，当g为最大时所对应的T就是H层最佳阈值；根据最佳阈值，将0设为低于阈值时赋予的新值，255设为高于阈值时赋予的新值，得到前景和背景分离的二值化图像；所述二值化图像采用闭开运算进行形态学处理；通过外接矩形及自动剪裁技术从处理后的图像中获取裂果形状；对裁剪出来的裂果形状和掩膜随机变化大小、平移和旋转；替换黑色的像素点，还原得到所需图片，具体为：根据裁剪出来的图像长rows和宽cols进行遍历替换，当掩膜的灰度值为0时，说明此点为黑色的像素点，将该点替换颜色，修改为BGR通道。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连大学 一种樱桃裂果样本的智能移植增强平衡方法