一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法、系统及电子设备技术方案

本申请涉及一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法、系统及电子设备。包括：采用边缘距离直方图算法对所有跟踪框图和对应的待选框图进行图像预处理，并结合图像相似度计算从每个跟踪框图对应的待选框图中得到一幅最相关框图；保存所述最相关框图中每一个跟踪点对应的最相关点及其相关参数；循环遍历完时序图像集合中的N幅植物幼苗图像，得到一组新的包含了跟踪点的时序图，所述新的时序图中跟踪点的位置即为植物幼苗的生长跟踪测量结果。本申请解决植物生长过程中的弯曲所带来的图像角度旋转问题以及多个待选框图相关性混淆的问题，实现对植物生长时序图像的准确跟踪。

A plant growth measurement method, system and electronic equipment based on image similarity calculation

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法、系统及电子设备
本申请属于植物生物学
，特别涉及一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法、系统及电子设备。
技术介绍
研究植物器官对激素、营养、自然条件等环境的响应情况有利于人为调控，更好地培育理想的植株。人们希望量化植物器官的生长情况，了解器官发育的细节，更好地衡量植物生长与环境之间的关系。了解植物器官生长的潜在分子过程是植物生物学的一个主要挑战。通过量化植物生长的轨迹可以了解植物的生长状况，而运动学分析是研究植物生长状况和生长曲线时空分布的重要方法。最早在20世纪50年代的时候研究人员通过显微镜人为观察植物细胞的位移来进行运动学分析，但这种方法耗时耗力；后来随着摄像机的质量提升，摄影更加清晰，利用它拍摄植物的人工标记物(如石墨颗粒、木炭颗粒)或者自然标记物(叶的静脉结构或根茎上的可识别模式)，也可以进行运动学分析。然而，上述运动学分析的方式都是靠人为测量，比较耗费人力和时间，效率较低。随着数字图像处理技术的不断发展，越来越多领域都开始应用图像处理来解决领域内的问题，实现自动化，生物信息领域也不例外。近些年来，研究人员利用图像处理技术开发了很多工具，用于植物生长的运动学分析，主要是测量植物器官生长的指标，比如顶端勾角、长度变化、相对元素增长率、曲率等。Basu等人[BasuP,PalA,LynchJP,etal.Anovelimage-analysistechniqueforkinematicstudyofgrowthandcurvature[J].Plantphysiology,2007,145(2):305-316.]和Bastien等人[BastienR,LeglandD,MartinM,etal.KymoRod:amethodforautomatedkinematicanalysisofrod-shapedplantorgans[J].ThePlantJournal,2016,88(3):468-475.]利用图像相似度计算进行植物生长的运动学分析，其主要通过选取跟踪点及其周围的pattern作为跟踪框图，待选点及其周围的pattern作为待选框图，计算一定时间间隔内时序图像中跟踪框图和其他待选框图之间的相似度，选择与跟踪框图相似度最高的待选框图作为下一张图像的跟踪框图，实现对时序图像中跟踪点的实时跟踪。当跟踪点在时序图像中被定位出来，就可以用算法度量它们在时序中的位移情况，从而利用数学公式计算出上面所提及到的指标。目前，计算图像相似度来跟踪植物生长是图像处理技术用于植物生长运动学分析的主流方法。在目前的应用中，计算相似度的算法主要是最大相关系数搜索算法，该算法简单高效，但是对图像pattern差别较小的像素块容易出现误识别，不适合用在pattern不明显或者pattern间只有细微差别的图像上。植物在生长过程中会弯曲，发生角度的旋转，导致跟踪的难度加大，而现有的很多应用于植物生长分析的图像相似度计算方法都没有考虑旋转的问题，导致图像跟踪的准确度并不高。
技术实现思路
本申请提供了一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法、系统及电子设备，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法，包括以下步骤：步骤a：从包括N幅植物幼苗图像的时序图像集合中选取一幅图像作为跟踪图，并对所述跟踪图进行预处理，得到跟踪点及其相关参数；步骤b：选取所述跟踪图的上一张或下一张图像作为待选图，并根据所述跟踪点及其相关参数得到待选图对应的跟踪框图；步骤c：对所述待选图进行预处理，得到每个跟踪框图对应的待选框图；步骤d：采用边缘距离直方图算法对所有跟踪框图和对应的待选框图进行图像预处理，并结合图像相似度计算从每个跟踪框图对应的待选框图中得到一幅最相关框图；步骤e：保存所述最相关框图中每一个跟踪点对应的最相关点及其相关参数；步骤f：循环执行步骤a至步骤e，直到遍历完所述时序图像集合中的N幅植物幼苗图像，得到一组新的包含了跟踪点的时序图，所述新的时序图中跟踪点的位置即为植物幼苗的生长跟踪测量结果。本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述对跟踪图进行预处理具体包括：步骤a1：根据植物幼苗图像的像素值得到跟踪图里幼苗图像的等高线，取其中最长的等高线作为幼苗的外轮廓；步骤a2：对所述幼苗的外轮廓进行滤波；步骤a3：基于幼苗的外轮廓找出幼苗的中线，同时得到中线上任意点对应的轮廓半径；步骤a4：选取轮廓半径最大的中线坐标点作为起点，过该坐标点画一条横线交左右轮廓各一点，并将该两点分别作为左轮廓起点和右轮廓起点；步骤a5：计算中线和左右轮廓线连续点之间的欧氏距离，得到中线上每个点相对于起点的曲线距离，左右轮廓上的每个点相对于各自起点的曲线距离，所有起点沿着图像朝上为正轴；步骤a6：以一定距离间隔在中线上取观察点，用三次样条插值得到中线的每个观察点的切线表达式和垂线表达式；步骤a7：中线上的每个观察点的垂线与左右轮廓相交于两点，所有观察点与左右轮廓相交的点即为跟踪点；步骤a8：用三次样条插值得到左右轮廓所有跟踪点的切线表达式和垂线表达式，将跟踪点的切线表达式和垂线表达式作为主要参数。本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤c中，所述对待选图进行预处理具体包括：步骤c1：计算待选图中幼苗左右轮廓的起点，以及左右轮廓上每个点的曲线距离；步骤c2：选定待选图中与跟踪点相同曲线距离的位置，以选定位置为中点，沿着轮廓曲线正负轴方向取一定长度距离的待选范围，将该待选范围内的所有点作为待选点；步骤c3：根据三次样条插值求出每个待选点的切线与垂线表达式，根据待选点及其在轮廓线上的切线和垂线斜率，切线上下平移和垂线左右平移一定距离ws围成一个四边形，所述四边形里的像素组成待选框图。本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤d中，所述对所有跟踪框图和对应的待选框图进行图像预处理具体包括：步骤d1：遍历所有的跟踪框图，并判断跟踪框图i≤N是否成立，如果成立，执行步骤d2；否则，结束；步骤d2：对跟踪框图i及其对应的待选框图进行图像增强；步骤d3：对图像增强的跟踪框图i及其对应的待选框图进行滤波去噪；步骤d4：利用ORB算法从所有待选框图中筛选得到n张二次待选框图；步骤d5：对所述二次待选框图进行二值化，得到黑白二次待选框图；步骤d6：对所述黑白二次待选框图进行腐蚀；步骤d7：对腐蚀后的黑白二次待选框图进行边缘检测，得到幼苗图像中的边缘图；步骤d8：采用边缘距离直方图算法从腐蚀后的黑白二次待选框图中选取跟踪框图对应的最相关框图。本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤d8中，所述采用边缘距离直方图算法从腐蚀后的黑白二次待选框图中选取跟踪框图对应的最相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a：从包括N幅植物幼苗图像的时序图像集合中选取一幅图像作为跟踪图，并对所述跟踪图进行预处理，得到跟踪点及其相关参数；/n步骤b：选取所述跟踪图的上一张或下一张图像作为待选图，并根据所述跟踪点及其相关参数得到待选图对应的跟踪框图；/n步骤c：对所述待选图进行预处理，得到每个跟踪框图对应的待选框图；/n步骤d：采用边缘距离直方图算法对所有跟踪框图和对应的待选框图进行图像预处理，并结合图像相似度计算从每个跟踪框图对应的待选框图中得到一幅最相关框图；/n步骤e：保存所述最相关框图中每一个跟踪点对应的最相关点及其相关参数；/n步骤f：循环执行步骤a至步骤e，直到遍历完所述时序图像集合中的N幅植物幼苗图像，得到一组新的包含了跟踪点的时序图，所述新的时序图中跟踪点的位置即为植物幼苗的生长跟踪测量结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像相似度计算的植物生长测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：从包括N幅植物幼苗图像的时序图像集合中选取一幅图像作为跟踪图，并对所述跟踪图进行预处理，得到跟踪点及其相关参数；
步骤b：选取所述跟踪图的上一张或下一张图像作为待选图，并根据所述跟踪点及其相关参数得到待选图对应的跟踪框图；
步骤c：对所述待选图进行预处理，得到每个跟踪框图对应的待选框图；
步骤d：采用边缘距离直方图算法对所有跟踪框图和对应的待选框图进行图像预处理，并结合图像相似度计算从每个跟踪框图对应的待选框图中得到一幅最相关框图；
步骤e：保存所述最相关框图中每一个跟踪点对应的最相关点及其相关参数；
步骤f：循环执行步骤a至步骤e，直到遍历完所述时序图像集合中的N幅植物幼苗图像，得到一组新的包含了跟踪点的时序图，所述新的时序图中跟踪点的位置即为植物幼苗的生长跟踪测量结果。


2.根据权利要求1所述的基于图像相似度计算的植物生长测量方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述对跟踪图进行预处理具体包括：
步骤a1：根据植物幼苗图像的像素值得到跟踪图里幼苗图像的等高线，取其中最长的等高线作为幼苗的外轮廓；
步骤a2：对所述幼苗的外轮廓进行滤波；
步骤a3：基于幼苗的外轮廓找出幼苗的中线，同时得到中线上任意点对应的轮廓半径；
步骤a4：选取轮廓半径最大的中线坐标点作为起点，过该坐标点画一条横线交左右轮廓各一点，并将该两点分别作为左轮廓起点和右轮廓起点；
步骤a5：计算中线和左右轮廓线连续点之间的欧氏距离，得到中线上每个点相对于起点的曲线距离，左右轮廓上的每个点相对于各自起点的曲线距离，所有起点沿着图像朝上为正轴；
步骤a6：以一定距离间隔在中线上取观察点，用三次样条插值得到中线的每个观察点的切线表达式和垂线表达式；
步骤a7：中线上的每个观察点的垂线与左右轮廓相交于两点，所有观察点与左右轮廓相交的点即为跟踪点；
步骤a8：用三次样条插值得到左右轮廓所有跟踪点的切线表达式和垂线表达式，将跟踪点的切线表达式和垂线表达式作为主要参数。


3.根据权利要求2所述的基于图像相似度计算的植物生长测量方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述对待选图进行预处理具体包括：
步骤c1：计算待选图中幼苗左右轮廓的起点，以及左右轮廓上每个点的曲线距离；
步骤c2：选定待选图中与跟踪点相同曲线距离的位置，以选定位置为中点，沿着轮廓曲线正负轴方向取一定长度距离的待选范围，将该待选范围内的所有点作为待选点；
步骤c3：根据三次样条插值求出每个待选点的切线与垂线表达式，根据待选点及其在轮廓线上的切线和垂线斜率，切线上下平移和垂线左右平移一定距离ws围成一个四边形，所述四边形里的像素组成待选框图。


4.根据权利要求3所述的基于图像相似度计算的植物生长测量方法，其特征在于，在所述步骤d中，所述对所有跟踪框图和对应的待选框图进行图像预处理具体包括：
步骤d1：遍历所有的跟踪框图，并判断跟踪框图i≤N是否成立，如果成立，执行步骤d2；否则，结束；
步骤d2：对跟踪框图i及其对应的待选框图进行图像增强；
步骤d3：对图像增强的跟踪框图i及其对应的待选框图进行滤波去噪；
步骤d4：利用ORB算法从所有待选框图中筛选得到n张二次待选框图；
步骤d5：对所述二次待选框图进行二值化，得到黑白二次待选框图；
步骤d6：对所述黑白二次待选框图进行腐蚀；
步骤d7：对腐蚀后的黑白二次待选框图进行边缘检测，得到幼苗图像中的边缘图；
步骤d8：采用边缘距离直方图算法从腐蚀后的黑白二次待选框图中选取跟踪框图对应的最相关框图。


5.根据权利要求4所述的基于图像相似度计算的植物生长测量方法，其特征在于，在所述步骤d8中，所述采用边缘距离直方图算法从腐蚀后的黑白二次待选框图中选取跟踪框图对应的最相关框图具体包括：
步骤d81：将整个边缘图进行直线等距离划分，假设划分为四等份，第一条线为起始线，第五条线为终止线，起始线和终止线的斜率随着幼苗生长的弯曲而变化；
步骤d82：将起始线编号为0，第二条线编号为1，第三条线编号为2，第四条线编号为3，终止线编号为4；
步骤d83：计算边缘图中所有的点与起始线的距离，并按距离将所有点分在不同的区域内，即：如果点的距离在直线0和直线1之间，则分在第一区域；如果点的距离在直线1和直线2之间，则分在第二区域；以此类推，最终，得到包括不同数量的点的四个区域，即得到四个不同的数量值；
步骤d84：根据四个数量值分别建立跟踪框图和待选框图的边缘距离直方图，并用直方图匹配法的相似性度量衡量所述跟踪框图与待选框图的边缘距离直方图之间的相似度，将相似度最高的待选框图作为最相关框图。


6.一种基于图像相似度计算的植物生长测量系统，其特征在于，包括：
跟踪图处理模块：用于从包括N幅植物幼苗图像的时序图像集合中选取一幅图像作为跟踪图，并对所述跟踪图进行预处理，得到跟踪点及其相关参数；
待选图选择模块：用于选取所述跟踪图的上一张或下一张图像作为待选图，并根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷鹏，胡奕绅，殷力，阮家越，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44