一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及地质工程技术领域，尤其涉及一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法及系统。方法包括：对原始图像进行灰度化处理，得到灰度图，减少计算量，提高计算速度；将高斯滤波与OTSU算法结合，并优化OTSU算法，并对灰度图进行二值化处理，得到二值图；对二值图进行腐蚀处理，消除干扰因素，得到腐蚀处理图；计算腐蚀处理图中黑色像素点在整张图片中所占比例，并将黑色像素点在整张图片中所占比例作为山体植被覆盖率。本发明专利技术采用无人机数字化采集山体照片，利用无人机及照相机对山体照片进行采集，并利用图像处理技术进行计算，根据图像中黑白像素点所占比例，能够迅速地计算出山体植被覆盖率，准确率能够达到要求。准确率能够达到要求。准确率能够达到要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法及系统


[0001]本专利技术涉及地质工程
，尤其涉及一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法及系统。

技术介绍

[0002]山体植被覆盖能够增加山体的水土保持能力，避免因为暴雨造成泥石流和滚石现象，同时还能够绿化周边环境，提高山地生态环境的物种多样性。但是随着现在人们对山区的开发，许多地区的山体植被遭到了破坏，植被覆盖率大大降低，出现了许多山体裸露的现象。植被覆盖率是判定山体安全等级最基础指标之一，其精度对制订防治措施十分重要。
[0003]传统的人工计算方式效率低，误差大，人力物力成本高。因此，我们提出了本专利技术的一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法及系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法及系统，用于解决传统的人工计算方式效率低，误差大，人力物力成本高的技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]本专利技术提供一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法，包括以下步骤：
[0007]采用无人机拍摄装置对山体表面进行图片采集，得到原始图像；
[0008]对所述原始图像进行灰度化处理，得到灰度图，减少计算量，提高计算速度；
[0009]将高斯滤波与OTSU算法结合，并优化OTSU算法，并对所述灰度图进行二值化处理，得到二值图；
[0010]对所述二值图进行腐蚀处理，消除干扰因素，使区域分割更加明显准确，得到腐蚀处理图；
[0011]计算所述腐蚀处理图中黑色像素点在整张图片中所占比例，并将所述黑色像素点在整张图片中所占比例作为山体植被覆盖率。
[0012]进一步地，所述对所述原始图像进行灰度化处理，包括：
[0013]将原始图像的RGB颜色按照人眼对于红蓝绿三种颜色的敏感度，并按照一定的权值进行加权平均得到YUV编码的灰度图；
[0014]其中，明亮度Y值与R、G、B三个颜色分量的对应关系为：
[0015]Y＝0.3R+0.59G+0.11B。
[0016]进一步地，所述将高斯滤波与OTSU算法结合，以优化OTSU算法，并对所述灰度图进行二值化处理，得到二值图，包括：
[0017]将所述灰度图进行高斯滤波：用一个卷积，扫描所述灰度图的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值，对整幅图像进行加权平均，以消除噪声；
[0018]遍历高斯滤波后的灰度图中的每个灰度级像素的个数，设n
i
为所述高斯滤波后的
灰度图中灰度为i的数量，则有n0、n1、n2、
……
n
255
；
[0019]所述计高斯滤波后的灰度图中的灰度为i的概率为：
[0020][0021]且：
[0022][0023]设存在一灰度阈值为k，当i大于等于k时，所述灰度为i的像素被分为背景部分，并将所述灰度为i的像素的灰度级设置为255，当i小于k时，所述灰度为i的像素被分为前景部分，并将所述灰度为i的像素的灰度级设置为0；
[0024]设像素被分到背景部分的概率为P
A(K)
，被分到前景部分的概率为P
B(K)
，分配到背景部分的平均灰度为M
A(K)
，分配到前景部分的平均灰度为M
B(K)
；整个图像的灰度值M
G
，灰度级为k的累加均值为m；
[0025]则：
[0026]P
A(K)
×
M
A(K)
+P
B(K)
×
M
B(K)
＝M
G
[0027]P
A(K)
+P
B(K)
＝1
[0028]其类间方差为：
[0029]σ2＝P
A(K)
(M
A(K)
‑
M
G
)2+P
B(K)
M
B(K)
‑
M
G
)2[0030]其中：
[0031][0032][0033][0034]整理可得：
[0035][0036]将图像中的每一个灰度i均赋予所述灰度阈值k，比较求得的每个灰度i下的类间方差σ2的最大值，并将类间方差σ2的最大值时所对应的灰度i作为最终的灰度阈值k；
[0037]按照所述最终的灰度阈值k，将灰度级大于等于k的像素点灰度级设置为255，将灰度级大于等于k的像素点灰度级设置为0，使整个图像呈现出明显的黑白效果。
[0038]进一步地，所述优化OTSU算法，包括：
[0039]在遍历高斯滤波后的灰度图中的每个灰度级像素的个数时，将图像在长短上各缩
短1/2，且使用Numpy的索引切片运算来代替for循环。
[0040]进一步地，所述对所述二值图进行腐蚀处理，包括：
[0041]遍历二值化后图像的每一个像素，然后用3*3大小的结构元素的用结构元素与其覆盖的二值图像的3*3的像素做与操作运算：
[0042]如果覆盖的二值图像的3*3的像素灰度级都为255，则将所述3*3的像素灰度级均设置为255，反之则均设置为0。
[0043]本专利技术还提供一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的系统，所述系统包括：
[0044]图像采集模块，用于山体表面图像的采集；
[0045]图像处理模块，所述图像处理模块包括灰度化处理模块、二值化处理模块和腐蚀处理模块；
[0046]计算模块，用于计算腐蚀处理图中黑白像素点在整张图片中所占比例。
[0047]本专利技术还提供一种计算平台，所述计算平台上储存有上述图像处理模块和计算模块。
[0048]本专利技术至少具备以下有益效果：
[0049]本专利技术解决了传统人工计算山体植被覆盖率方法受植被形状不规则与人为计算误差的影响，计算效率低，误差大，人力物力成本高的问题。
[0050]本专利技术采用无人机数字化采集山体照片，利用无人机及照相机对山体照片进行采集，并利用图像处理技术进行计算，根据图像中黑白像素点所占比例，能够迅速地计算出山体植被覆盖率，大大提高了效率，且准确率能够达到要求。
附图说明
[0051]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例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。
[0052]图1为本专利技术中一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法的流程图；
[0053]图2为本专利技术中一种基于图像处理计算山体植被覆盖率系统的各模块示意图；
[0054]图3为采集的山体照片；
[0055]图4为采集的山体照本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法，其特征在于，包括以下步骤：采用无人机拍摄装置对山体表面进行图片采集，得到原始图像；对所述原始图像进行灰度化处理，得到灰度图，减少计算量，提高计算速度；将高斯滤波与OTSU算法结合，并优化OTSU算法，并对所述灰度图进行二值化处理，得到二值图；对所述二值图进行腐蚀处理，消除干扰因素，使区域分割更加明显准确，得到腐蚀处理图；计算所述腐蚀处理图中黑色像素点在整张图片中所占比例，并将所述黑色像素点在整张图片中所占比例作为山体植被覆盖率。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行灰度化处理，包括：将原始图像的RGB颜色按照人眼对于红蓝绿三种颜色的敏感度，并按照一定的权值进行加权平均得到YUV编码的灰度图；其中，明亮度Y值与R、G、B三个颜色分量的对应关系为：Y＝0.3R+0.59G+0.11B。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理计算山体植被覆盖率的方法，其特征在于，所述将高斯滤波与OTSU算法结合，以优化OTSU算法，并对所述灰度图进行二值化处理，得到二值图，包括：将所述灰度图进行高斯滤波：用一个卷积，扫描所述灰度图的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值，对整幅图像进行加权平均，以消除噪声；遍历高斯滤波后的灰度图中的每个灰度级像素的个数，设n
i
为所述高斯滤波后的灰度图中灰度为i的数量，则有n0、n1、n2、
……
n
255
；所述计高斯滤波后的灰度图中的灰度为i的概率为：且：设存在一灰度阈值为k，当i大于等于k时，所述灰度为i的像素被分为背景部分，并将所述灰度为i的像素的灰度级设置为255，当i小于k时，所述灰度为i的像素被分为前景部分，并将所述灰度为i的像素的灰度级设置为0；设像素被分到背景部分的概率为P
A(K)
，被分到前景部分的概率为P
B(K)
，分配到背景部分的平均灰度为M
A(K)
，分配到前景部分的平均灰度为M
B(K)
；整个图像的灰度值M<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘茂，杨东升，杨红娟，郭华，吴焕恒，曲晨豪，
申请(专利权)人：四川省地质工程勘察院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：