本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法。包括：采集棉花株顶轮廓二值图像；获取棉花株顶轮廓中每一个边界点的链码方向；以第一个边界点为中心设置窗口，获取下一个边界点的链码方向，判断每次窗口步长增加后下一边界点的链码方向与该边界点是否相同，若相同，将方向相同的连续边界点的链码合并；若不同，以不同的边界点设置窗口，遍历所有边界点的链码；计算棉花株顶的几何特征，将几何特征输入神经网络进行训练，检测棉花株顶图像中的棉花株顶轮廓区域。本发明专利技术利用动态窗口压缩链码长度，大大减少了数据存储，从而在优化计算结果的同时保证对叶的特征提取更精确。的特征提取更精确。的特征提取更精确。
【技术实现步骤摘要】
基于改进的链码法的棉花顶检测方法
[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法。
技术介绍
[0002]棉花是我国非常重要的农作物之一，是农业生产的四类基础农产品，国内每年棉花的消耗量和进口量均非常庞大，基于精确农业技术的前提下，棉花的种植和管理技术也实现了高度自动化控制，棉花不同于其他植物，它有独特的生长特性即有无限生长的特点，为控制株高和后期无效果枝的生长，打顶是一项有效的措施，研究和生产实践证明，通过摘除顶心，能控制主茎的生长。
[0003]目前，棉花打顶技术有人工打顶、化学封顶和机械打顶等3种方法。人工打顶掐掉顶芽及部分幼嫩叶片，费工费时，劳动效率低，制约了棉花生产轻简化、规模化、精准化和机械化作业；自动化去顶技术因为棉花顶的形状不规则、枝叶娇嫩，易损毁等特性，难以得到应用，现有的棉花打顶设备在进行打顶工作时，经常会对棉花植株的其他枝叶造成损伤，会影响棉花产量和经济收益，所以还需要针对精准打顶进行深入研究。
[0004]因此，本专利技术提出了一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，通过对传统的链码法进行优化获取棉花株顶轮廓，并利用神经网络检测棉花株顶的两叶一芽轮廓区域。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，以解决现有的问题，包括：采集棉花株顶轮廓图像；获取棉花株顶轮廓中每一个边界点的链码方向；以第一个边界点为中心设置窗口，获取下一个边界点的链码方向，判断每次窗口步长增加后下一边界点的链码方向与该边界点是否相同，若相同，将方向相同的连续边界点的链码合并； 若不同，保留该不同边界点的链码，以不同的边界点为新的中心设置窗口，重复遍历所有边界点的链码；计算棉花株顶的几何特征，将几何特征输入神经网络进行训练，检测棉花株顶图像中的棉花株顶轮廓区域。
[0006]根据本专利技术提出的技术手段，通过对图像进行预处理，将棉花株顶两叶一芽的轮廓图像进行合并，克服了传统链码法只能跟踪一部分轮廓的局限性，同时利用动态窗口压缩链码长度，大大减少了数据的存储量，从而在优化计算结果的同时保证对棉花株顶轮廓的特征提取更精确，能够大大提高自动化棉花打顶的精确度。
[0007]本专利技术采用如下技术方案，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，包括：S1.采集棉花株顶灰度图像并二值化，将所述棉花株顶二值图像中两叶一芽轮廓区域进行合并，得到棉花株顶轮廓二值图像。
[0008]S2.利用链码法对棉花株顶轮廓二值图像进行编码，得到棉花株顶轮廓每一个边界点的链码。
[0009]S3.以棉花株顶轮廓中的第一个边界点为中心设置初始窗口，获取该初始窗口中下一个边界点的链码方向，若窗口中下一边界点的链码方向与该边界点的链码方向相同，
增加初始窗口步长；若下一边界点的链码方向与该边界点的链码方向不同，以不同的边界点为新的中心利用初始窗口再次进行遍历，直至将所有边界点的链码遍历完成；得到遍历过程中所有窗口的步长及每个窗口中所包含的链码。
[0010]S4. 将获得的每一个窗口中所包含的链码进行合并得到遍历后棉花株顶轮廓中新的边界点链码。
[0011]S5.利用得到的棉花株顶轮廓中新的边界点链码及每个窗口的步长获取棉花株顶轮廓区域的几何特征。
[0012]S6.将所述棉花株顶轮廓区域的几何特征作为神经网络的输入，将棉花株顶轮廓区域标记图像作为输出对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络对棉花株顶图像中的棉花株顶轮廓区域进行检测。
[0013]进一步的，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，将所述棉花株顶二值图像中两叶一芽轮廓区域进行合并的方法为：获取棉花株顶灰度图像中两叶一芽轮廓区域的最小外接矩形，将两叶一芽轮廓区域的最小外接矩形中所有像素点标记为1，获取芽的最小外接矩形左侧中点坐标F（x,y）,和右侧中点坐标J(x,y)；获取左叶最小外接矩形的左侧中点坐标G（x,y），获取右叶最小外接矩形的右侧中点坐标H(x,y)；分别以芽的最小外接矩形两侧中点坐标建立窗口，将窗口分别沿和移动，直至窗口中心点F，J分别到达G,H点，将窗口经过区域的像素点全部标记为1，得到两叶一芽合并后的棉花株顶轮廓图像。
[0014]进一步的，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，以棉花株顶轮廓中的第一个边界点为中心设置初始窗口，获取该初始窗口中下一个边界点的链码方向的方法为：以绵花株顶轮廓的第一个边界点为窗口中心建立窗口，所述窗口大小为（n+2i）x（n+2i），其中，n为窗口的初始大小，i为窗口步长；顺时针遍历该窗口的八邻域，获取邻域中下一个边界点的链码方向。
[0015]进一步的，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，将获得的每一个窗口中所包含的链码进行合并的方法为：获取同一窗口中每次增加窗口步长后遍历得到的所有链码方向相同的边界点，将所有边界点的链码合并，根据合并后的链码表示该窗口中所有边界点的链码。
[0016]进一步的，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，得到遍历后棉花株顶轮廓中新的边界点链码后，还包括：获取遍历后得到的棉花株顶轮廓中所有边界点的坐标，计算两两相邻边界点的距离，根据两两相邻边界点的距离取值范围筛选离散点；所述两两相邻边界点的距离取值范围为：，其中，d表示两两相邻边界点的距离，i为窗口步长；当时，该两两相邻边界点中的下一个边界点为离散点，获取将离散点去除
后所有边界点的链码。
[0017]进一步的，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，计算棉花株顶的几何特征的方法为：所述棉花株顶的几何特征包括棉花株顶的矩形度、叶形比以及圆形度；根据棉花株顶轮廓所有边界点的链码及对应边界点的窗口步长计算棉花株顶轮廓的周长和面积，根据棉花株顶轮廓最小外接矩形的坐标计算叶片的高度和宽度；根据棉花株顶轮廓的周长、面积、叶片的高度以及宽度计算得到棉花株顶的几何特征。
[0018]进一步的，一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，对神经网络进行训练的方法为：将得到的棉花株顶矩形度、叶形比和圆形度作为向量信号输入BP模型神经网络，设置BP模型神经网络的信号节点识别参数，将棉花株顶轮廓人工标注图像作为输出训练神经网络，利用训练好的神经网络对棉花顶株图像进行特征识别，当确定目标棉花顶后进行矩形框标定，得到棉花株顶轮廓区域。
[0019]本专利技术的有益效果是：根据本专利技术提出的技术手段，通过对图像进行预处理，将棉花株顶两叶一芽的轮廓图像进行合并，克服了传统链码法只能跟踪一部分轮廓的局限性，同时利用动态窗口压缩链码长度，大大减少了数据的存储量，从而在优化计算结果的同时保证对棉花株顶轮廓的特征提取更精确，能够大大提高自动化棉花打顶的精确度。
附图说明
[0020]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，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，其特征在于，包括：S1.采集棉花株顶灰度图像并二值化，将所述棉花株顶二值图像中两叶一芽轮廓区域进行合并，得到棉花株顶轮廓二值图像；S2.利用链码法对棉花株顶轮廓二值图像进行编码，得到棉花株顶轮廓每一个边界点的链码；S3.以棉花株顶轮廓中的第一个边界点为中心设置初始窗口，获取该初始窗口中下一个边界点的链码方向，若窗口中下一边界点的链码方向与该边界点的链码方向相同，增加初始窗口步长；若下一边界点的链码方向与该边界点的链码方向不同，以不同的边界点为新的中心利用初始窗口再次进行遍历，直至将所有边界点的链码遍历完成；得到遍历过程中所有窗口的步长及每个窗口中所包含的链码；S4. 将获得的每一个窗口中所包含的链码进行合并得到遍历后棉花株顶轮廓中新的边界点链码；S5.利用得到的棉花株顶轮廓中新的边界点链码及每个窗口的步长获取棉花株顶轮廓区域的几何特征；S6.将所述棉花株顶轮廓区域的几何特征作为神经网络的输入，将棉花株顶轮廓区域标记图像作为输出对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络对棉花株顶图像中的棉花株顶轮廓区域进行检测。2.根据权利要求1所述的一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，其特征在于，将所述棉花株顶二值图像中两叶一芽轮廓区域进行合并的方法为：获取棉花株顶灰度图像中两叶一芽轮廓区域的最小外接矩形，将两叶一芽轮廓区域的最小外接矩形中所有像素点标记为1，获取芽的最小外接矩形左侧中点坐标F（x,y）,和右侧中点坐标J(x,y)；获取左叶最小外接矩形的左侧中点坐标G（x,y），获取右叶最小外接矩形的右侧中点坐标H(x,y)；分别以芽的最小外接矩形两侧中点坐标建立窗口，将窗口分别沿和移动，直至窗口中心点F，J分别到达G,H点，将窗口经过区域的像素点全部标记为1，得到两叶一芽合并后的棉花株顶轮廓图像。3.根据权利要求1所述的一种基于改进的链码法的棉花顶检测方法，其特征在于，以棉花株顶轮廓中的第一个边界点为中心设置初始窗口，获取该初...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘振发，
申请(专利权)人：江苏欧罗曼家纺有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。