一种叶片病斑覆盖区域的提取方法和设备技术

本发明专利技术实施例提供一种叶片病斑覆盖区域的提取方法和设备，包括：根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定原始图像中的完整叶片区域，完整叶片区域包括叶片的病斑覆盖区域和叶片的正常覆盖区域；根据原始图像中的完整叶片区域滤除原始图像中的背景区域，以获得完整叶片图；根据完整叶片图提取叶片的病斑覆盖区域。本发明专利技术提供的方法和设备，通过原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定原始图像中的完整叶片区域，以滤除原始图像中的背景区域，在提取叶片病斑覆盖区域时可完全避免背景颜色对叶片边缘位置的病斑覆盖区域的影响，提高提取的准确性和鲁棒性，为作物受病害的研究提供高精确度的叶片病斑覆盖区域图。

【技术实现步骤摘要】
一种叶片病斑覆盖区域的提取方法和设备
本专利技术实施例涉及农业信息
，更具体地，涉及一种叶片病斑覆盖区域的提取方法和设备。
技术介绍
作物叶片病斑覆盖区域的精确提取对作物受病害影响的研究具有重要意义，目前，对于作物叶片病斑覆盖区域的提取，主要是基于叶片在自然环境中所采集的图像，然而在自然环境中所采集的叶片图像中，由于病斑颜色与土壤、杂草、秸秆、地膜等作物种植过程中的背景颜色极为相似，同时在自然环境下的作物叶片图像采集，容易受到复杂背景、天气变化、采集角度等因素影响，使得采集图像具有内容繁多、光照不均匀、阴影、部分遮挡等特点，加大了对叶片病斑覆盖区域的精确提取的难度。特别是当病斑出现在作物叶片边缘位置时，病斑极易与土壤、杂草、秸秆、地膜等背景混淆，在进行叶片病斑覆盖区域的提取时，边缘病斑往往被认作是背景，造成病斑区域提取不完全，使得提取不准确，鲁棒性不强，影响对作物受病害的研究。
技术实现思路
为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术实施例提供一种叶片病斑覆盖区域的提取方法和设备。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种叶片病斑覆盖区域的提取方法，包括：根据叶片的原始图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种叶片病斑覆盖区域的提取方法，其特征在于，包括：根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域，所述完整叶片区域包括所述叶片的病斑覆盖区域和所述叶片的正常覆盖区域；根据所述原始图像中的完整叶片区域滤除所述原始图像中的背景区域，以获得完整叶片图；根据所述完整叶片图提取所述叶片的病斑覆盖区域。

【技术特征摘要】
1.一种叶片病斑覆盖区域的提取方法，其特征在于，包括：根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域，所述完整叶片区域包括所述叶片的病斑覆盖区域和所述叶片的正常覆盖区域；根据所述原始图像中的完整叶片区域滤除所述原始图像中的背景区域，以获得完整叶片图；根据所述完整叶片图提取所述叶片的病斑覆盖区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域，包括：将所述Q分量分割图和所述C分量边缘检测图进行叠加处理，得到叠加二值图像；对所述得到叠加二值图像进行洞孔填充处理，以获得所述完整叶片区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述得到叠加二值图像进行洞孔填充处理之后，还包括：对所述叠加二值图像执行类型为圆盘，大小为第一像素的腐蚀运算，对所述叠加二值图像执行类型为圆盘，大小为第二像素的膨胀运算，以消除所述叠加二值图中完整叶片区域以外区域的毛刺和噪声。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域之前，还包括：对所述原始图像进行二维高斯滤波处理，以消除所述原始图像中的高斯噪声。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据叶片的原始图像的Q分量分割图和C分量边缘检测图确定所述原始图像中的完整叶片区域之前，还包括：将所述原始图像转换至YIQ颜色空间，并提取Q分量图像；基于大律法的自适应阈值分割算法对所述Q分量图像进行阈值图像分割处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建华，吴建寨，韩书庆，孔繁涛，曹姗姗，张晶，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11