基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，包括矫正叶片角度、利用双边滤波器平滑矫正叶片图像、提取主叶脉、利用双向区域增长法去除噪声并提取叶脉等步骤，本发明专利技术使用双边滤波替代了传统Canny算子中使用的高斯滤波，使得后继边缘提取的结果中保留了更多的边缘，并提高了长边缘的连通性；利用基于窗口动态阈值改进的Canny算子代替了具有全局性固定Canny阈值的传统Canny算子，有效地补全缺失的叶脉；利用双向区域增长法，在去除噪声的同时，提取并分离出具有较完整细节的主次叶脉。

【技术实现步骤摘要】
基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法
本专利技术涉及一种基于Canny算子的叶脉提取算法，尤其涉及一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，属于计算机视觉

技术介绍
叶脉提取，是指从不同形状、摆放的叶脉图像中，利用计算机视觉的手段提取出构成叶片主次叶脉的像素。现有方法主要包括聚类分类、边缘检测、神经网络提取等。随着对于叶片种类识别、叶脉网络系统构建具有重要意义。Canny算子，是一种边缘提取算子，针对一幅灰度图像，通过设置双阈值，利用一阶差分种子点进行扩展，最终得到图像的边缘。具体步骤包括高斯滤波、一阶差分计算、非极大值抑制、双线性阈值的设置。相比其他边缘提取算子，往往能够获得较好的信噪比，并可以通过双阈值的调整，使其适应相应的复杂场景，效果较好地提取出边缘，因此常作为边缘提取的首选算子。对于Canny算子而言，如能针对不同场景选定合适的阈值，就能提取出信噪比较好的边缘，然而双阈值的设置往往需要通过经验进行人为的调整；同时，整张图片的各个局部的边缘强度有时也存在较大差异，而传统Canny算子中，双阈值是全局共享的，因此往往难以取得适合所有区域的阈值。由此导致其用于叶脉提取时，产生大量的叶脉断裂区、非叶脉边缘，且需要对不同叶片进行不同的阈值设置，因此，需要一种有效的赋予不同边缘强度不同双阈值的方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，包括以下具体步骤：(1)矫正叶片角度：利用Radon变换获得主叶脉方向，以进行方向矫正：Radon变换的计算方法为：R(θ,ρ)＝∫∫I(x,y)δ(ρ-xcosθ-ysinθ)dxdy(1)其中式中I(x,y)为叶片图像在直角坐标系下坐标(x,y)处的灰度值，(ρ,θ)为极坐标系下的坐标；通过计算各个方向的投影积分，求得需要将图像需要顺时针旋转θ度，主叶脉方为竖直方向，得到叶脉方向矩阵：式中θ0为R(θ,ρ)取最大值时的θ值，即旋转弧度，(x0,y0)为图像的旋转中心。利用叶脉方向矩阵矫正叶片图像，得到矫正方向后的图像I'(x',y')：式中θ0为R(θ,ρ)取最大值时的θ值，即旋转弧度，(x0,y0)为图像的旋转中心。利用叶脉方向矩阵矫正叶片图像，得到矫正方向后的图像I'(x',y')：(2)利用双边滤波器平滑叶片图像：其中，g(x,y)为平滑处理后的图像在坐标(x,y)处的灰度值，D为(x,y)的邻域窗口，f(x',y')为窗口内的像素值，权重系数w(x',y',k,l)为定义域核d(x,y,x',y')和值域核r(x,y,x',y')的乘积，σd,σr分别为d,r中高斯函数的标准差：(3)提取主叶脉：将平滑矫正后的叶片图像进行Canny算子边缘检测，得到检测结果图像，将检测结果图像划分为宽度w(w≥1)的区域作为待增强区域，依次扫描断裂行，所述断裂行为存在断裂点的行，相邻的断裂行组成断裂区域，对各断裂区域进行迭代检测，将断裂区域划分为各下限级别子断裂区域，直至达到停止条件为止，当断裂区域中边缘像素点百分比高于预设阈值时，提高Canny算子边缘检测的上限阈值和下限阈值，当断裂区域中边缘像素点百分比低于预设阈值时，降低Canny算子边缘检测的上限阈值和下限阈值，所述停止条件为消除了各级别子断裂，或断裂区域中连续N次迭代处理中边缘像素点数目不变，N为整数，或孤立边缘像素点数目增加；(4)连接断裂区域中的边缘像素：手动处理，连接断裂区域中的边缘像素，使主叶脉连通，得到主次叶脉图像；(5)利用双向区域增长法去除噪声并提取叶脉：去除主次叶脉图像的外轮廓后，分别选取主叶脉的上顶点和下顶点进行区域增长，将两个结果图进行与操作之后，再进行膨胀操作，再将膨胀操作结果与主次叶脉图做与操作，获得主叶脉图像；(6)提取次叶脉图像：将主次叶脉图像减去主叶脉图像，得到次叶脉图像，检测次叶脉图像中各连通域即可得到各次叶脉的相应坐标。所述的基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，所述叶片图像中包括2片或2片以上树叶，还包括分割叶片和重排叶脉的步骤；所述分割叶片步骤首先通过阈值化和形态学操作得到1个以上的白色连通域，连通域的外轮廓长大于等于预设阈值的连通域为各叶片所占区域；再通过K-means聚类获得各叶片分区域，逐行按叶片分区域的最小纵坐标排序；所述分重排叶脉步骤将提取到的各叶片的叶脉按原序拼接。采用上述技术方案所取得的技术效果在于：1)本专利技术使用双边滤波替代了传统Canny算子中使用的高斯滤波，使得后继边缘提取的结果中保留了更多的边缘，并提高了长边缘的连通性；2)本专利技术利用基于窗口动态阈值改进的Canny算子代替了具有全局性固定Canny阈值的传统Canny算子，有效地补全缺失的叶脉；3)本专利技术利用双向区域增长法，在去除噪声的同时，提取并分离出具有较完整细节的主次叶脉。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1是本专利技术的流程图；图2是本专利技术中实施例1的叶片图像；图3是本专利技术中实施例1的叶脉提取效果图；图4是本专利技术中实施例1的主叶脉图像；图5是本专利技术中实施例1的次叶脉图像。具体实施方式实施例1：如图1所示，一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，包括以下具体步骤：(1)矫正叶片角度：利用Radon变换获得主叶脉方向，以进行方向矫正：Radon变换的计算方法为：R(θ,ρ)＝∫∫I(x,y)δ(ρ-xcosθ-ysinθ)dxdy(1)其中式中I(x,y)为叶片图像在直角坐标系下坐标(x,y)处的灰度值，(ρ,θ)为(x,y)在极坐标系下的坐标；通过计算各个方向的投影积分，求得到与叶脉方向对应的旋转矩阵：式中θ0为R(θ,ρ)取最大值时的θ值，即旋转弧度，(x0,y0)为图像的旋转中心。利用叶脉方向矩阵矫正叶片图像，得到矫正方向后的图像I'(x',y')：式中(x',y')为矫正叶片图像中与叶片图像中(x,y)像素对应的像素；(2)利用双边滤波器平滑叶片图像：其中，g(x,y)为平滑处理后的图像在坐标(x,y)处的灰度值，D为(x,y)的邻域窗口，f(x',y')为窗口内的像素值，权重系数w(x',y',k,l)为定义域核d(x,y,x',y')和值域核r(x,y,x',y')的乘积，σd,σr分别为d,r中高斯函数的标准差：(3)提取主叶脉：将平滑矫正后的叶片图像进行Canny算子边缘检测，得到检测结果图像，将检测结果图像划分为宽度w(w≥1)的区域作为待增强区域，依次扫描断裂行，所述断裂行为存在断裂点的行，相邻的断裂行组成断裂区域，对各断裂区域进行迭代检测，将断裂区域划分为各下限级别子断裂区域，直至达到停止条件为止，当断裂区域中边缘像素点百分比高于预设阈值时，提高Canny算子边缘检测的上限阈值和下限阈值，当断裂区域中边缘像素点百分比低于预设阈值时，降低Canny算子边缘检测的上限阈值和下限阈值，所述停止条件为消除了各级别子断裂，或断裂区域中连续N次迭代处理中边缘像素点数目不变，N为整数，或孤立边缘像素点数目增加；(4)连接断裂区域中的边缘像素：手动处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，其特征在于：包括以下具体步骤：(1)矫正叶片角度：利用Radon变换获得主叶脉方向，以进行方向矫正：Radon变换的计算方法为：R(θ,ρ)＝∫∫I(x,y)δ(ρ‑xcosθ‑ysinθ)dxdy         (1)其中

【技术特征摘要】
1.一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取算法，其特征在于：包括以下具体步骤：(1)矫正叶片角度：利用Radon变换获得主叶脉方向，以进行方向矫正：Radon变换的计算方法为：R(θ,ρ)＝∫∫I(x,y)δ(ρ-xcosθ-ysinθ)dxdy(1)其中式中I(x,y)为叶片图像在直角坐标系下坐标(x,y)处的灰度值，(ρ,θ)为(x,y)在极坐标系下的坐标；通过计算各个方向的投影积分，求得到与叶脉方向对应的旋转矩阵：式中θ0为R(θ,ρ)取最大值时的θ值，即旋转弧度，(x0,y0)为图像的旋转中心。利用叶脉方向矩阵矫正叶片图像，得到矫正方向后的图像I'(x',y')：式中(x',y')为矫正叶片图像中与叶片图像中(x,y)像素对应的像素；(2)利用双边滤波器平滑叶片图像：其中，g(x,y)为平滑处理后的图像在坐标(x,y)处的灰度值，D为(x,y)的邻域窗口，f(x',y')为窗口内的像素值，权重系数w(x',y',k,l)为定义域核d(x,y,x',y')和值域核r(x,y,x',y')的乘积，σd,σr分别为d,r中高斯函数的标准差：(3)提取主叶脉：将平滑矫正后的叶片图像进行Canny算子边缘检测，得到检测结果图像，将检测结果图像划分为宽度w(w≥1)的区域作为待增强区域，依次扫描断裂行，所述断裂行为存在断裂点的行，相邻的断裂行组成断裂区域，对各断裂区域进行迭代检测，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑鹏，成孝刚，张朝晖，
申请(专利权)人：河北师范大学，
类型：发明
国别省市：河北,13