球形类植物的计数方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了球形类植物的计数方法及装置，包括：将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间的步骤或装置；采用K均值聚类算法对所述Lab色彩空间中a、b分量进行处理以获取含有球形类植物的二值图像的步骤或装置；对所述二值图像进行优化处理的步骤或装置；采用霍夫变换识别并统计优化处理后的二值图像中的圆形轮廓的数目的步骤或装置；所述圆形轮廓的数目即为图像中球形类植物的数量。本发明专利技术的技术方案实现提高了统计球类植物数量的效率以及准确率，并且该方法具有操作简便易行、计数科学，能够科学准确地统计苗圃中球形类植物的数量。

Counting method and device for spherical plants

The present invention provides a method and device, counting spherical plants comprises: step or device will contain spherical plant image of RGB three components respectively after median filtering conversion to Lab color space; using K clustering algorithm to process the Lab color space a, B component for containing spherical plants of the class two value image steps or device; the two value image optimization steps or device processing; using Hof transform identification and statistical optimization process after the two number of circular contour in the image of the number of steps or device; the circular contour is the spherical image of plants. The technical scheme of the invention can improve the efficiency of counting the number of ball plants and accuracy, and the method is easy, counting the number of science of science, can accurately collect speroidal nursery plants.

【技术实现步骤摘要】
球形类植物的计数方法及装置
本专利技术涉及数字图像处理
，具体涉及一种球形类植物的计数方法及装置。
技术介绍
苗圃的库存统计是苗圃管理中的重要一环。随着对环保问题的高度重视，对花卉苗木的需求量快速增长，花卉苗木行业获得前所未有的发展机遇，温室苗圃的数量和规模也越来越大。但是在花卉苗木生产的过程中还存在许多亟待解决的问题，其中之一就是现有的苗圃库存统计均是通过人工手动计数，存在劳动强度大效率低，人力资源浪费严重，统计精度波动较大且容易出现统计错误的问题。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种球形类植物的计数方法及装置，采用圆的霍夫变换检测图像中的球形类植物，实现对苗圃中种植规范的球类植物的有效计数。为解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：一方面，本专利技术提供了一种球形类植物的计数方法，包括：将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间；采用K均值聚类算法对所述Lab色彩空间中a、b分量进行处理以获取含有球形类植物的二值图像；对所述二值图像进行优化处理；采用霍夫变换识别并统计优化处理后的二值图像中的圆形轮廓的数目；其中，所述圆形轮廓的数目即为图像中球形类植物的数量。进一步的，所述将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间的步骤，之前还包括：采集含有球形类植物的图像并对该图像进行预处理，以使该图像的像素在115000至120000之间。进一步的，采用K均值聚类算法时，聚类初始点的个数设为2。进一步的，所述优化处理包括：中值滤波、空洞填充和形态学开运算。进一步的，所述形态学开运算采用下式进行开运算：其中，F为进行开运算的图像，Fopen为图像F进行开运算后获得的图像，T为进行开运算选取的开运算模板，为开运算操作，Θ为形态学腐蚀操作，⊕为形态学膨胀操作。另一方面，本专利技术提供了一种球形类植物的计数装置，包括：转换模块，用于将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间；处理模块，用于采用K均值聚类算法对所述Lab色彩空间中a、b分量进行处理以获取含有球形类植物的二值图像；优化模块，用于对所述二值图像进行优化处理；计数模块，用于采用霍夫变换识别并统计优化处理后的二值图像中的圆形轮廓的数目；其中，所述圆形轮廓的数目即为图像中球形类植物的数量。进一步的，所述装置还包括：采集模块，用于采集含有球形类植物的图像并对该图像进行预处理，以使该图像的像素在115000至120000之间。进一步的，所述处理模块在采用K均值聚类算法时，聚类初始点的个数设为2。进一步的，所述优化模块包括：中值滤波单元、空洞填充单元和形态学开运算单元。进一步的，所述形态学开运算单元采用下式进行开运算：其中，F为进行开运算的图像，Fopen为图像F进行开运算后获得的图像，T为进行开运算选取的开运算模板，为开运算操作，Θ为形态学腐蚀操作，⊕为形态学膨胀操作。由上述技术方案可知，本专利技术所述的一种球形类植物的计数方法及装置，通过对含有球形类植物的图像的处理，采用霍夫变换统计处理图像中的球形类植物的数量，提高了统计球类植物数量的效率以及准确率，并且该方法具有操作简便易行、计数科学，能够科学准确地统计苗圃中球形类植物的数量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种球形类植物的计数方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的另一种球形类植物的计数方法的流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种球形类植物的计数装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。花卉苗木行业对城市建设花园城市，种植防风林带与绿化带有着非常重要的意义。近年来对环保问题的高度重视，对花卉苗木的需求量快速增长。由于现有的苗圃库存统计均是通过人工手动计数，劳动成本大，效率低，人力资源浪费严重，且容易出现统计错误。为了解决该问题，本专利技术下述实施例提出了一种球形类植物的计数方法及装置。在详细说明具体实施例之前，对Lab色彩空间进行说明：Lab色彩空间是由国际照明委员会(CIE)于1976年制定的。它是用L*、a*、b*三个互相垂直的坐标轴来表示一个色彩空间，L*轴表示明度，黑在底端，白在顶端。+a*表示品红色，-a*表示绿色，+b*表示黄色，-b*表示蓝色，a*轴是红一绿色轴，b*轴是黄一蓝色轴Lab与LCH对颜色的描述在数值上的对应关系将在第三部分详细介绍。任何颜色的色相和特征都可以用a*、b*数值来表示，用L*、a*、b*三个数值可以描述自然界中的任何色彩。本专利技术实施例一提供了一种球形类植物的计数方法，参见图1，该计数方法包括如下步骤：S101：将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间；在本步骤中，对含有球形类植物的的图像的RGB分量分别进行中值滤波，然后转换至Lab色彩空间。由于RGB分量无法直接转换至Lab色彩空间，需要先将RGB分量转换至XYZ色彩空间再转换至Lab色彩空间，即：RGB—XYZ—LAB。S102：采用K均值聚类算法对所述Lab色彩空间中a、b分量进行处理以获取含有球形类植物的二值图像；在本步骤中，利用Lab色彩空间的颜色模型中a、b层信息，进行K均值聚类，设置聚类初始点个数为2，得到只包含植物目标或只包含背景的二值图像，其中，定义二值图像中白像素为有效像素。由于图像中苗圃的背景总面积大于植物总面积，为了排除只包含背景的聚类结果，设定：若聚类后白色像素总面积大于黑色像素总面积，则对图像取反，反之，则不采取操作。进一步的，采用K均值聚类算法时，聚类初始点的个数设为2。S103：对所述二值图像进行优化处理；在本步骤中，优化处理包括：中值滤波、空洞填充和形态学开运算。利用中值滤波模板除掉图像中的椒盐噪声，利用孔洞填充操作使目标物体内部完整。然后进行形态学开运算，以减轻目标物体之间的粘连，圆滑轮廓。S104：采用霍夫变换识别并统计优化处理后的二值图像中的圆形轮廓的数目；其中，所述圆形轮廓的数目即为图像中球形类植物的数量。在本步骤中，采用霍夫变换检测二值图像中的圆形轮廓。图像空间中圆形轮廓的圆周上任意一点(xi，yi)，均对应于参数空间中一个三维锥面；对于图像空间中满足圆周的全部点，在参数空间与之对应的三维锥面就会组成一组圆锥面簇。检测图像中圆的圆心坐标及半径(rmin≤r≤rmax)，通过设定半径的最小值rmin和最大值rmax的大小，检测最小值rmin和最大值rmax范围之内的圆。通过记录图像空间中圆心的数量，得到图像中植物的总数。从上述描述可知，本专利技术实施例提供一种球形类植物的计数方法，通过对含有球形类植物的图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种球形类植物的计数方法，其特征在于，所述方法包括：将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间；采用K均值聚类算法对所述Lab色彩空间中a、b分量进行处理以获取含有球形类植物的二值图像；对所述二值图像进行优化处理；采用霍夫变换识别并统计优化处理后的二值图像中的圆形轮廓的数目；其中，所述圆形轮廓的数目即为图像中球形类植物的数量。

【技术特征摘要】
1.一种球形类植物的计数方法，其特征在于，所述方法包括：将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间；采用K均值聚类算法对所述Lab色彩空间中a、b分量进行处理以获取含有球形类植物的二值图像；对所述二值图像进行优化处理；采用霍夫变换识别并统计优化处理后的二值图像中的圆形轮廓的数目；其中，所述圆形轮廓的数目即为图像中球形类植物的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将含有球形类植物的图像的RGB三个分量分别进行中值滤波后转换至Lab色彩空间的步骤，之前还包括：采集含有球形类植物的图像并对该图像进行预处理，以使该图像的像素在115000至120000之间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用K均值聚类算法时，聚类初始点的个数设为2。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述优化处理包括：中值滤波、空洞填充和形态学开运算。5.根据权利要求4述的方法，其特征在于，所述形态学开运算采用下式进行开运算：其中，F为进行开运算的图像，Fopen为图像F进行开运算后获得的图像，T为进行开运算选取的开运算模板，为开运算操作，Θ为形态学腐蚀操作，为形态学膨胀操作。6.一种球...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锋军，李靖威，赵燕东，顾梦梦，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11