一种基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，采用鱼眼摄像头拍摄得到原始冠层图像，并对其进行提取57.5度环和灰度化等预处理，获得成像区域的灰度图。然后自右向左使用差分遍历向量法寻找最优二值化阈值。在通过这个阈值对图像进行二值化以及滤波去燥，最后计算出叶面积指数。本发明专利技术提出的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法相比于传统的分割方法提高了图像二值化的准确性，克服了现有二值化阈值选取方法中存在较多的误判的问题，并且提高二值化分割的准确率，从而提升叶面积指数的精确性。

A Threshold Segmentation Method for Leaf Area Index Extraction Based on Optical Image

The invention discloses a threshold segmentation method for extracting leaf area index based on optical image. The original canopy image is captured by fisheye camera, and preprocessed by extracting 57.5 degree circle and graying to obtain gray image of the imaging area. Then the differential ergodic vector method is used to find the optimal binarization threshold from right to left. Through this threshold, the image is binarized and filtered to get rid of drying. Finally, the leaf area index is calculated. Compared with the traditional segmentation method, the proposed thresholding method for extracting leaf area index based on optical image improves the accuracy of image binarization, overcomes the problem of misjudgement in the existing binarization threshold selection method, and improves the accuracy of binarization segmentation, thereby improving the accuracy of leaf area index.

【技术实现步骤摘要】
一种基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法
本专利技术属于叶面积指数测量
，更为具体地讲，涉及一种基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法。
技术介绍
植被是陆表生态系统的重要组成成分，而叶片则是植被与外界进行相互作用的一个重要器官，在生态学中，叶面积指数LAI是反应植物生存、生长状态的一个重要指标，通过这个指标可以得到很多关于植物的其它状态信息，如叶面的数目、冠层结构等，此外除了反映植物本身生存状态外还可以由此推论出该植物群落的整体状态，为分析整体活力和对其它植物、动物的影响提供理论基础。除了静态的数据特征外，通过对植物叶面指数长时间检测，可以动态的了解该植物的生长过程，以及在这个过程中与周围环境、大气间的相互作用，具体体现为从土壤、大气中获取基本元素的过程和向大气中释放元素的过程，这是一个平衡的过程，需要通过使用环境检测手段进行动态检测，得到一段时间的连续信息才能够更好的了解植物生长的过程。叶面积指数是作物群体结构重要的特征参数，一直以来，国内外对获取植物叶面积指数的方法也进行了许多研究。从最初带有破坏性的直接测量法到如今的图像处理法、遥感图像法和传感器法等多种方法获取植本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：冠层光学图像的获取；步骤2：光学图像预处理；步骤3：最佳二值化阈值的选取；步骤4：图像二值化及滤波去噪；步骤5：计算叶面积指数。

【技术特征摘要】
1.一种基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：冠层光学图像的获取；步骤2：光学图像预处理；步骤3：最佳二值化阈值的选取；步骤4：图像二值化及滤波去噪；步骤5：计算叶面积指数。2.根据权利要求1所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：获取带鱼眼摄像头的无线传感器网络拍摄出来的原始冠层图像。3.根据权利要求1所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1：成像区域的提取；步骤2.2：图像灰度化。4.根据权利要求3所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤2.1具体包括：从冠层图像提取出57.5度环及以内的图像作为成像区域，其余非成像区域的像素设置为透明点。5.根据权利要求3所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤2.2具体包括：由于在可见光波段中，相对于对红光和绿光的吸收强度，绿色植物对蓝色光的吸收最强，那么在冠层中蓝色光的透射和反射现象最小；对成像区域中各像素点的蓝色分量值对57.5度环图像进行灰度化，得到成像区域灰度图像，灰度化公式表示如下：Gray＝B其中，Gray表示该像素点灰度化后的灰度值，B表示该像素点的蓝色分量。6.根据权利要求1所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1：自右向左遍历灰度直方图；步骤3.2：使用差分向量法寻找阈值。7.根据权利要求6所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤3.1具体包括：针对步骤2.2所得到的灰度直方图，从灰度值为255到灰度值为0自右向左遍历灰度直方图寻找波谷，然后寻找到的第一个波谷所对应的灰度值T就可以作为二值化图像的阈值。8.根据权利要求6所述的基于光学图像的叶面积指数提取阈值分割方法，其特征在于，所述步骤3.2具体包括：实际上有些图片稍微复杂些时，就不会像之前步骤3.1所述出现目标物体和背景明显的波峰和...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈云坪，黄轩，陈彦，马存诗，刘培新，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51