结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法技术

本发明专利技术提供一种结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，包括以下步骤：在复杂背景叶片图像上奇偶相间地标定叶边缘点和叶外点，并把叶边缘点和叶外点依次编号，存储在点列表L0中；处理标定出的点得到标记图像；把复杂背景叶片图像转换为灰度图像、L*a*b*图像；以标记图像为参数，分别对灰度图像、a*分量图像、b*分量图像，进行标记分水岭分割；以投票方式综合得到最终的分割结果。本发明专利技术采用简单的用户交互方式，获得标记，继而在Lab空间分量图像和灰度图像中分别进行标记分水岭分割，综合得到最终的分割结果，分割准确率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法。
技术介绍
千百年来植物与人类息息相关、紧密相连。随着人类文明的进步，植物却遭到了越来越严重的破坏。植物自动化识别技术的研究与应用，既能帮助普通民众加强对植物的认知，培养爱惜植物的公民意识；又能促进植物的归类和建库，以助于植物的合理利用和引种栽培，因而具有重要的意义。由于植物的花、果、茎、枝存在复杂的立体几何特征，叶片的自动化识别相对简单有效。把叶片摘下来，再采集简单背景图像，然后进行识别，已有广泛的研究。然而，摘叶会对植物造成损伤。直接拍摄枝干上的叶片而进行识别，是理想的做法。但这又难免把其他叶片、枝干、土壤等也拍摄进来，造成了图像中目标叶片与背景准确分割的困难，严重影响了识别的正确率。现有的分割方法难以自动获得标记图像，缺乏更深入的理论研究和实验探索，分割准确率也不够理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，来实现对复杂背景叶片图像准确的分割，并且能保留叶片细节部分。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，包括以下步骤：S11：在原始复杂背景叶片图像上奇偶相间地标定叶边缘点和叶外点，并把叶边缘点和叶外点依次编号，存储在点列表L0中；S12：处理标定的叶边缘点和叶外点得到标记图像，过程如下：S121：处理标定的叶边缘点和叶外点得到前景标记图像；S122：处理标定的叶边缘点、叶外点和前景标记图像得到背景标记图像；S123：综合处理前景标记图像和背景标记图像得到标记图像；S13：把原始复杂背景叶片图像转换为灰度图像、L*a*b*图像；S14：以标记图像为参数，分别对灰度图像、a*分量图像、b*分量图像，进行标记分水岭分割；S15：以投票方式综合得到最终的分割结果。本专利技术中，用户在原始复杂背景叶片图像上标定出相应的叶边缘点和叶外点，接着把标定出的点交给计算机系统处理，通过这种简单的人机交互方式来获取标记图像后继而进行标记分水岭分割得到最后的分割结果。本专利技术方法专用于对复杂背景叶片图像的处理，针对性强，处理效果好，分割结果较为准确。所述步骤S121中处理标定叶边缘点和叶外点得到前景标记图像的步骤如下：S21：依次连接点列表L0中的叶边缘点组成多边形D1，并把L0中的叶边缘点的编号存于点列表L1中；S22：判断点列表L0中的叶外点是否在多边形D1内，并对在多边形D1内的叶外点p进行如下处理：S221：在点列表L0中找到叶外点p的前一个叶边缘点i和后一个叶边缘点j；S222：找到经过点p，且与i、j所在直线M垂直的直线N；S223：标记直线M与N的交点k，计算点i与点j的距离γ，并取δ=γ×ε，其中ε为比例参数，0<ε<5；S224：求取以点p为起点，沿点k到p的射线方向，前进δ距离所到的点r；S225：把点r存储在待插入点列表L2，并把点i在L1的位置编号记入插入跟随位置列表L3；S23：判断待插入点列表L2是否非空；若是，转向步骤S24；否则，转向步骤S25；S24：依次把待插入点列表L2中的点插入到点列表L1中，然后执行步骤S25，其中，待插入点列表L2中的第f个点插入到点列表L1中的第z+f位置，z为插入跟随位置列表L3中第f个元素的值； S25：求点列表L1全部点依次连接所组成的多边形包围区域的二值图像U，U即为前景标记图像，其中多边形及其内部的点标记为“1”，其余标记为“0”。本专利技术中，步骤S24表明L2中的第f个点应该插入到未进行本次插入操作之前的L1中位于第z个位置的叶边缘点之后。本专利技术中，对植物叶片进行标记的点较少，只需用鼠标在图片上简单地标注出来即可，能够取得较好的分割准确率。所述步骤S122中处理标定的叶边缘点、叶外点和前景标记图像得到背景标记图像步骤如下：S31：求点列表L0全部点依次连接所组成的多边形包围区域的二值图像W1；S32：求                                                ，对图像W2做数学形态学的腐蚀运算或在W2中把点列表L1中的每一点的八连通邻域内的点置零，得到图像W3；S33：把图像W3的四边边框均设置为“1”，得到背景标记图像W4。所述步骤S123中综合处理前景标记图像和背景标记图像得到标记图像的方法是将图像U和W4相或。所述步骤S13中采用如下的转换方法求复杂背景叶片图像的灰度图像：Gray=0.299×Red+0.587×Green+0.114×Blue。所述步骤S15具体过程如下：S41：以标记图像为参数分别对灰度图像、a*分量图像、b*分量图像进行标记分水岭分割，分别得到图像J1、J2、J3；S42：以投票方式结合J1、J2、J3求出原始复杂背景叶片图像的二值图像O1；S43：对二值图像O1先做闭运算，后做开运算，得到最终的二值图像O2。所述步骤S42的具体过程如下：S51：新建一个随机的与原始复杂背景叶片图像大小相同二值图像O11；S52：对图像O11的任一点t，若分别在图像J1、J2、J3中多对应的点，有两者或以上属于对应图像的前景区域，则确定点t属于图像O11的前景区域，将其置1，否则该点属于O11的背景区域，将其置0，最终将O11重置获得新的二值图像O1。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：采用人工在原始复杂背景图像上标记叶边缘点和叶外点，并把这些点交给计算机处理的这种简单的用户交互方式，获得标记图像，继而在Lab空间分量图像和灰度图像中分别进行标记分水岭分割，综合得到最终的分割结果，分割准确率高。附图说明    图1为本专利技术方法的流程图；    图2为本专利技术方法对红豆杉叶片进行处理过程中的原图、标记图及分割结果；    图3-4为本专利技术采集了20种植物的复杂背景叶片图像的原图与分割结果。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步的说明。如图1所示，本专利技术结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，具体如下：（1）打开原始复杂背景叶片图像IO，让用户奇偶相间地标定叶边缘点和叶外点。系统将这些点依次从1开始编号，存储在一个点列表L0中，其中编号的方式是任意的，可以从任何数字开始，此处为了方便理解，从1开始编号。在此，用户选点的原则是：第1点为标定叶基点，第2点落在叶片的外部，尽量使得这两点之间的线段尽量贴近叶边缘但该线段除去端点的部分不与叶边缘相交。第3点又选定在叶边缘上，也是尽量使得第2和第3点之间的线段尽量贴近叶边缘但该线段除去端点的部分不要与叶边缘相交。第4点继续选定在叶片的外部，如此类推；最后一点再次标定在第1点所在位置。系统依次连接本文档来自技高网...

【技术保护点】
结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S11：在原始复杂背景叶片图像上奇偶相间地标定叶边缘点和叶外点，并把叶边缘点和叶外点依次编号，存储在点列表L0中；S12：处理标定的叶边缘点和叶外点得到标记图像，过程如下：S121：处理标定的叶边缘点和叶外点后得到前景标记图像；S122：处理标定的叶边缘点、叶外点和前景标记图像得到背景标记图像；S123：综合处理前景标记图像和背景标记图像得到标记图像；S13：把原始复杂背景叶片图像转换为灰度图像、L*a*b*图像；S14：以标记图像为参数，分别对灰度图像、a*分量图像、b*分量图像，进行标记分水岭分割；S15：以投票方式综合得到最终的分割结果。

【技术特征摘要】
1.结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
S11：在原始复杂背景叶片图像上奇偶相间地标定叶边缘点和叶外点，并把叶边缘点和叶外点依次编号，存储在点列表L0中；
S12：处理标定的叶边缘点和叶外点得到标记图像，过程如下：
S121：处理标定的叶边缘点和叶外点后得到前景标记图像；
S122：处理标定的叶边缘点、叶外点和前景标记图像得到背景标记图像；
S123：综合处理前景标记图像和背景标记图像得到标记图像；
S13：把原始复杂背景叶片图像转换为灰度图像、L*a*b*图像；
S14：以标记图像为参数，分别对灰度图像、a*分量图像、b*分量图像，进行标记分水岭分割；
S15：以投票方式综合得到最终的分割结果。
2.根据权利要求1所述的结合简单交互和标记分水岭的复杂背景叶片图像分割方法，其特征在于，所述步骤S121中处理标定叶边缘点和叶外点得到前景标记图像的步骤如下：
S21：依次连接点列表L0中的叶边缘点组成多边形D1，并把L0中的叶边缘点存于点列表L1中；
S22：判断点列表L0中的叶外点是否在多边形D1内，并对在多边形D1内的叶外点p进行如下处理：
S221：在点列表L0中找到叶外点p的前一个叶边缘点i和后一个叶边缘点j；
S222：找到经过点p，且与i、j所在直线M垂直的直线N；
S223：标记直线M与N的交点k，计算点i与点j的距离γ，并取δ=γ×ε，其中ε为比例参数，0<ε<5；
S224：求取以点p为起点，沿点k到p的射线方向，前进δ距离所到的点r；
S225：把点r存储在待插入点列表L2，并把点i在L1的位置编号记入插入跟随位置列表L3；
S23：判断待插入点列表L2是否非空；若是，转向步骤S24；否则，转向步骤S25；
S24：依次把待插入点列表L2中的点插入到点列表L1中，然后执行步骤S25，其中，待插入点列表L2中的第f个点插入到点列表L1中的第z+f位置，z为插入跟随位置列表L3中第f个元素的值；
S25：求点列表L1全部点依次连接所组成的多边形包围区域的二值图像U，U即为前景标记图像，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：高理文，罗晓牧，林小桦，
申请(专利权)人：广州中医药大学，
类型：发明
国别省市：广东;44