基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法及系统，利用无人机获取玉米育种基地的遥感影像，通过对图像超绿特征灰度化处理，将玉米植株与土壤背景信息分离；经过二值优化与形态学开启运算处理使图像分离彻底并过滤突刺连接；通过图像分割投影法提取玉米垄线的中心点，并对图像进行Hough变换；对于Hough变换的图像，通过改进的投影法提取峰值点，该峰值点个数即为垄线的条数。采用本发明专利技术提供的方法，提取玉米育种基地垄数的自动化程度高、准确度高，可方便地应用在无人机遥感影像玉米垄数的提取中，大大提高田间调查效率，为育种家和种业相关部门提供决策支持。

Method and system for extracting ridge number of maize breeding base on unmanned aerial vehicle remote sensing image

The present invention provides a method and a system for extracting maize breeding base without ridge number man-machine based on remote sensing images, remote sensing images of UAV for maize breeding base, through the gray processing on the image characteristics of super green, maize plants and soil background value optimization and separation; after two morphological opening operation to image separation complete filtering and thrusting connected by a center point; image extraction of corn ridge line division projection method, and the Hough transform of the image; the image of the Hough transform, the projection method improved peak point extraction, the number of the number of the peak point is the ridge line. The method provided by the invention, automatic extraction of corn breeding base, the number of high ridge and high accuracy, can be conveniently used in the extraction of UAV remote sensing images of corn ridge number, greatly improve the efficiency of field investigation, to provide decision support for the breeders and seed industry related departments.

【技术实现步骤摘要】
基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法及系统
本专利技术涉及计算机图像处理领域，更具体地，涉及一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法及系统。
技术介绍
目前国内在玉米品种试验中对玉米垄数的判断主要依靠人力去识别，而不论是国家、省种业相关部门还是企业育种田垄数的数量都非常大，传统的人力方法费时费力，存在着人力成本消耗过大且浪费严重，工作效率低且精度不高等诸多弊端。玉米品种试验中，试验田垄数的提取可以辅助育种家进行农情的了解和进行决策。
技术实现思路
本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法及系统。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，包括：S1，获取玉米育种基地的无人机影像；S2，对所述无人机影像中的待分析区域采用超绿特征进行灰度计算和图像二值化计算，得到玉米植株图像；S3，采用图像分割投影法从所述玉米植株图像中提取出玉米育种基地的条状垄线中心点图像；S4，利用Hough变换对所述条状垄线中心点图像变换形成Hough变换图像条，对所述Hough变换图像条进行峰点边界判断，将峰值点的个数确定为玉米育种基地垄数。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的系统，包括：影像获取模块，用于获取玉米育种基地的无人机影像；计算模块，用于对所述无人机影像中的待分析区域采用超绿特征进行灰度计算和图像二值化计算，得到玉米植株图像；提取模块，用于采用图像分割投影法从所述玉米植株图像中提取出条状垄线中心点图像；图像变换模块，用于利用Hough变换对所述条状垄线中心点图像变换形成Hough变换图像条；垄数确定模块，用于对所述Hough变换图像条进行峰点边界判断，将峰值点的个数确定为玉米育种基地垄数。本专利技术的有益效果为：采用无人机遥感影像技术以及计算机图像处理技术，对玉米育种基地的垄数进行计算，相比采用人力进行识别，自动化程度高，计算识别出的玉米育种基地垄数的准确度高、精确度高，该方法将在玉米育种基地田间调查和管理领域得到广泛的应用，为育种家田间生产操作提供决策支持。附图说明图1为本专利技术一个实施例的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法流程图；图2为本专利技术另一个实施例的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的系统示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。参见图1，为本专利技术一个实施例的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地的方法，包括：S1，获取玉米育种基地的无人机影像；S2，对所述无人机影像中的待分析区域采用超绿特征进行灰度计算和图像二值化计算，得到玉米植株图像；S3，采用图像分割投影法从所述玉米植株图像中提取出玉米育种基地的条状垄线中心点图像；S4，利用Hough变换将所述条状垄线中心点图像变换形成Hough变换图像条，对所述Hough变换图像条进行峰点边界判断，将峰值点的个数确定为玉米育种基地垄数。步骤S1中，本实施例采用无人机来拍照获取玉米育种基地的遥感影像，通过在无人机上搭载可见光相机，并控制无人机在玉米育种基地上方的预设垂直高度上按照预定轨迹飞行，并定点拍照，获取玉米育种基地的整个RGB遥感影像。其中，步骤S1采用无人机拍照获取玉米育种基地的RGB遥感影像后，步骤S2对获取的RGB遥感影像中的待分析区域，即玉米育种基地影像，采用超绿特征(2G-R-B)进行灰度计算，具体的计算公式如下：其中，x、y为RGB遥感影像中像素点的横、纵坐标。对玉米育种基地的遥感影像采用超绿特征进行灰度计算后，将玉米植株和土壤背景分离开来，然后对灰度处理后的图像进行二值化处理，即可得到玉米植株的图像，也即从整个玉米育种基地的遥感影像中剔除土壤背景信息，只留下玉米植株图像。本实施例将超绿灰度处理后图像的像素值的均值作为阈值，进行图像的二值化处理，将土壤背景剔除，仅剩下玉米植株的图像。由于玉米叶片交叉，二值化后的图像存在相邻两垄连接的问题，因此对二值化后的图像进行形态学开启运算，即对二值化后的图像先腐蚀运算，后膨胀运算，消除部分垄线边界突刺问题并断开相邻两垄线剑的细小连接，使得提取的玉米植株的图像的精确度更高。上述步骤S2提取了玉米植株图像，步骤S3按照玉米育种基地垄线的方向，对玉米植株图像进行等间距分割，得到多个图像分割条。比如，当玉米育种基地垄线的方向为水平方向，则对玉米植株图像进行水平等间距分割，得到水平方向的多个图像分割条；若玉米育种基地垄线方向为竖直方向，则对玉米植株图像进行竖直等间距分割，得到竖直方向的多个图像分割条。理论上，分割间距可以为一个像素，但实际应用中考虑到图像处理速度，本实施例采用5个像素行或像素列作为分割间距，分割后得到若干个图像分割条。将玉米植株图像等间距分割为若干个图像分割条后，将每一个图像分割条进行投影得到投影直方图曲线，投影直方图曲线的峰值点对应的坐标为该图像分割条中垄线中心点的位置坐标。具体实现时，设玉米植株图像的大小为W列H行，玉米育种基地的垄线方向水水平方向，分割后的图像分割条的大小为W列h行，由于是沿水平方向分割，因此，分割后的图像分割条的列数依然为W列，设gray(i，j)为图像分割条上点(i，j)的像素值，s(j)为图像分割条第j列进行投影后得到的像素值之和，m为图像分割条上所有像素点的均值，则有：其中，i＝1,2,...,h；j＝1,2,...,W；根据s(j)和m可以确定玉米育种基地垄线的边界，具体为：当投影值s(j-1)＜m＜s(j+1)时，s(j)标记为垄线的左边界；当投影值s(j-1)＞m＞s(j+1)，s(j)标记为垄线的右边界；将垄线的左边界和垄线的右边界的中点作为该图像分割条中垄线中心点，坐标即为垄线中心点的列坐标，垄线中心点的横坐标标记为该图像分割条中间像素行的行号，遍历每个图像分割条，得到每一个图像分割条的垄线中心点坐标，得到玉米育种基地的垄线中心点图像，其中，垄线中心点图像中包含所有的垄线中心点。步骤S3得到玉米育种基地的垄线中心点图像后，步骤S4利用Hough变换的点-正弦曲线的对偶性，将垄线中心点图像由图像空间变换到极坐标参数空间，具体的，使用如下公式将垄线中心点(x，y)变换到极坐标下的正弦曲线坐标(ρ，θ)：ρ＝xcosθ+ysinθ；其中，x、y为每一个垄线中心点在图像空间中的横、纵坐标，ρ、θ为变换后的极坐标。在具体变换的过程中，主要包括如下变换步骤：1)设置累加器数组A(ρ,θ)，其初始值均为0，其中θ的取值范围是[0°,180°]，步长为1°，ρ的取值范围是[0,N]，N为地块对角上的像素个数；2)将图像分割条中像素值为1(垄线中心点的像素值为1，其它点的像素值为0，此处像素值为1的点即为垄线中心点)的点坐标带入公式ρ＝xcosθ+ysinθ中，按照步进值遍历所有的θ取值，计算每个θ取值对应的ρ值；3)每计算一个θ取值对应的ρ值，累加器A中坐标为(ρ,θ)的值加1；4)遍历整个玉米育种基地垄线中心点图像，累加器A中较大值对应的(ρ,θ)即图像空间中的直线在极坐标参数空间中的变换。为了达到精确提取玉米育种基地垄数，对分割投本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特征在于，包括：S1，获取玉米育种基地的无人机影像；S2，对所述无人机影像中的待分析区域采用超绿特征进行灰度计算和图像二值化计算，得到玉米植株图像；S3，采用图像分割投影法从所述玉米植株图像中提取出玉米育种基地的条状垄线中心点图像；S4，利用Hough变换对所述条状垄线中心点图像变换形成Hough变换图像条，对所述Hough变换图像条进行峰点边界判断，将峰值点的个数确定为玉米育种基地垄数。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特征在于，包括：S1，获取玉米育种基地的无人机影像；S2，对所述无人机影像中的待分析区域采用超绿特征进行灰度计算和图像二值化计算，得到玉米植株图像；S3，采用图像分割投影法从所述玉米植株图像中提取出玉米育种基地的条状垄线中心点图像；S4，利用Hough变换对所述条状垄线中心点图像变换形成Hough变换图像条，对所述Hough变换图像条进行峰点边界判断，将峰值点的个数确定为玉米育种基地垄数。2.如权利要求1所述的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：通过在无人机上搭载可见光相机，控制无人机在玉米育种基地的预设垂直高度上按照预定轨迹飞行，并定点拍照，获取玉米育种基地的RGB遥感影像。3.如权利要求2所述的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：S21，采用如下公式对所述RGB遥感影像进行超绿特征灰度计算：其中，x、y为RGB遥感影像中像素点的横、纵坐标；S22，将超绿特征灰度计算后图像的均值作为阈值，进行图像二值化处理以及形态学开启运算，得到玉米植株图像。4.如权利要求3所述的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：S31，按照玉米育种基地垄线的方向，对所述玉米植株图像进行等间距分割，得到多个图像分割条；S32，对每一个图像分割条进行投影得到投影直方图曲线，所述投影直方图曲线的峰值点对应的坐标为该图像分割条中垄线中心点的位置坐标；S33，所有图像分割条的垄线中心点形成垄线中心点图像。5.如权利要求4所述的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特征在于，所述步骤S32进一步包括：根据图像分割条进行投影后得到的像素值之和s(j)与图像分割条上所有像素点的均值m确定玉米育种基地垄线的边界；将垄线的左边界和垄线的右边界的中点作为该图像分割条中垄线中心点，遍历每个图像分割条，得到玉米育种基地的垄线中心点图像。6.如权利要求5所述的基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏伟，张蕊，封伟，刘哲，黄健熙，李绍明，张晓东，朱德海，严泰来，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11