基于图像处理技术的检测果树树叶稀密程度的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像处理技术的检测果树树叶稀密程度的方法，其采用下列步骤：利用超绿色法和OTSU相结合清晰识地识别出果树图像；将经过图像识别技术处理过得果树二值化图像经过中值滤波去噪，形态学计算处理增强图像的识别性；利用算法检测果树图像所占的轮廓----果树图像的长及宽，然后以此计算出果树图像的轮廓面积；计算图像中果树树叶树干所占的面积；果树树叶稀密程度的计算。利用计算出的果树树叶所占的面积除以果树图像的轮廓面积的值即为果树树叶稀密程度。该方法不需要固定成像距离和使用白板标定，最大轮廓矩形法对果树图像面积的检测是因果树实际图像而异的，不存在现有方法统一采用相机所设定的图像大小作为最大轮廓而导致所检测到的树叶稀密程度偏小的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，尤其指不需要标定白板的检测方法。
技术介绍
果树树叶稀密程度的实时快速检测是基于实时的变量喷雾的关键技术。关于单株果树生物量密度的概念，目前国内外还没有确切的定义。国外主要集中于森林或木材生物量密度及区域作物的生物量密度研究，但针对单株果树生物量密度进行研究的学者很少。果树树叶稀密程度是指一幅果树图像中树叶与树干占整个果树图像的面积比。现有方法将采集图像时相机所设定图像的大小作为整个果树图像的面积，但该值比果树实际轮廓面积要大，从而导致计算的果树树叶稀密程度值比实际偏小；该方法还要求在同一成像距离下采集样本作为标准，其后再采用BP数据融合技术消除成像距离对果树树叶稀密程度检测结果的影响。为此，本专利技术提出一种可以解决现有法检测树叶稀密程度值比实际值偏小且受成像距离影响的问题，更能反映果树的生物量密度水平的测量果树树叶稀密度的数字图像处理方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是能够识别采集图像中整棵果树的实际轮廓，解决现有法检测树叶稀密程度值比实际值偏小且受成像距离影响的问题。本专利技术的
技术实现思路
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【技术保护点】
一种基于图像处理技术的检测果树树叶稀密程度的方法，其特征在于：包含下列步骤：（1）图像的识别技术，利用超绿色法与OTSU算法清晰识别出果树图像；（2）图像的去噪、形态学处理：将经过图像识别技术处理过得果树二值化图像经过中值滤波去噪，形态学计算处理增强图像的识别性；（3）图像轮廓的计算：利用算法检测果树图像所占的最大轮廓—果树图像的长及宽，然后以此计算出果树图像的轮廓面积；（4）计算图像中果树树叶树干所占的面积；（5）果树树叶稀密程度的计算：利用步骤4计算出的果树树叶所占的面积除以果树图像的轮廓面积的值即为果树树叶稀密程度。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理技术的检测果树树叶稀密程度的方法，其特征在于:包含下列步骤: (1)图像的识别技术，利用超绿色法与OTSU算法清晰识别出果树图像； (2)图像的去噪、形态学处理:将经过图像识别技术处理过得果树二值化图像经过中值滤波去噪，形态学计算处理增强图像的识别性；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张富贵，沈明明，袁奎，吴雪梅，刘国志，陈宇熠，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：贵州;52