的僅包含單株植株子圖像，如圖4 (a)所示。
[0066]對于每一個子圖像，利用對比度拉伸的方法，突出顯示植株，如圖4 (b)所示。分別在對比度拉伸后的子圖像上進(jìn)行顏色分割和作物分割操作。顏色分割:采用R、G/R、G/B值作為特征指標(biāo)，若圖像中像素三通道值之間的關(guān)系同時滿足R ( 200，G/R彡0.9和G/B ^ 2.5，則可基本將綠色葉片分割出來；對圖像進(jìn)行紅棕色分割時，采用R、R/G、B/G值作為特征指標(biāo)，若圖像中像素三通道值之間的關(guān)系同時滿足R>100，R/G彡2.8和B/G彡0.1，則可基本將紅棕色枝杈分割出來，結(jié)合綠色和紅棕色分割結(jié)果，獲得顏色分割結(jié)果圖，如圖4 (C)所示。作物分割:采用基于Mean shift的作物分割算法，將圖像進(jìn)行作物分割，結(jié)果如圖4 (d)所示。將作物圖像分割結(jié)果和顏色分割的結(jié)果結(jié)合起來，即在基于Mean shift的作物分割方法的區(qū)域分割結(jié)果圖上，保留顏色分割結(jié)果圖中已檢測到的像素所占據(jù)的區(qū)域，以獲得定苗后棉花植株子圖像，如圖4 (e)所示。
[0067]定苗時間按照如下方法確定:每天在相同條件下采集棉田下視圖圖像，相機(jī)離地面高5米，焦距14毫米，水平拍攝方向向東，與地平線夾角向下60度，分辨率400萬像素，實(shí)施例以每一天為一檢測時段，相機(jī)每一檢測時段內(nèi)分別拍攝w張棉花圖像(W= 13)，圖像大小為3648X 2736，如圖5所示為棉田下視圖示例圖。利用Fisher線性判別方法對所述圖像進(jìn)行綠色分割，如圖6所示為綠色分割結(jié)果圖，統(tǒng)計所述圖像中綠色圖像覆蓋度；將棉田三真葉期之后每天的棉田下視圖綠色圖像覆蓋度與前一天棉田下視圖綠色圖像覆蓋度比較，當(dāng)綠色圖像覆蓋度降低時即為定苗時間，如圖7所示為棉田下視圖覆蓋度變化趨勢圖，當(dāng)檢測到棉花三真葉期后第9天時覆蓋度降低，這說明在這一天棉農(nóng)完成了棉田定苗操作，即可以從第10天開始對棉田橫向前視圖像序列進(jìn)行單株植株生長狀況的檢測。
[0068]( 2 )檢測棉花植株主莖
[0069]對于步驟(I)中獲得的所有棉花植株子圖像，如圖8 (a)所示為一棉花植株子圖像示例圖，使用Canny算子檢測植株初邊緣，得到植株初邊緣二值子圖，如圖8 (b)所示；采用形態(tài)學(xué)圖像處理方法中的細(xì)化操作提取植株初骨架，得到植株初骨架二值子圖，如圖8 (c)所示。
[0070]將植株初邊緣二值子圖和植株初骨架二值子圖，都分別先采用鏈碼提取直線，然后采用Hough變換對鏈碼提取直線的結(jié)果進(jìn)行直線檢測，得到棉花植株豎直的植株邊緣和植株骨架的二值子圖。將植株邊緣二值子圖和植株骨架二值子圖疊加，將包含豎直植株骨架的豎直植株邊緣內(nèi)側(cè)作為棉花植株主莖，獲得包含植株主莖的棉花植株子圖像，如圖8(d)所示。
[0071](3)檢測棉花植株側(cè)莖
[0072]將步驟(2)中獲得的包含植株主莖的棉花植株子圖像，按照主莖位置，劃分成兩偵h主莖以左為圖像左側(cè)，如圖9 (a)所示，主莖以右為圖像右側(cè)，如圖9 (b)所示。將兩側(cè)圖像分別進(jìn)行顏色分割:將兩側(cè)圖像分別進(jìn)行顏色分割得到基本分割出來的紅棕色側(cè)莖，采用R、R/G、B/G值作為特征指標(biāo)，若圖像中像素三通道值之間的關(guān)系同時滿足R>100，R/G彡2.8和B/G彡0.1，則可基本將紅棕色側(cè)莖分割出來，得到基本分割出來的紅棕色側(cè)莖，再對顏色分割結(jié)果圖進(jìn)行Hough直線檢測得到兩側(cè)圖像中的直線。
[0073]兩側(cè)圖像中，與主莖上側(cè)成銳角的直線被認(rèn)為是側(cè)莖，將兩側(cè)圖像合并，可以得到側(cè)莖檢測結(jié)果，如圖9 (C)所示。
[0074](4)判斷棉花五真葉期
[0075]單株植株上的節(jié)點(diǎn)即主莖和側(cè)莖的交點(diǎn)，當(dāng)顏色分割和直線檢測結(jié)果判定的主莖和側(cè)莖沒有交點(diǎn)時，延長側(cè)莖直至其與主莖相交，確定交點(diǎn)即為節(jié)點(diǎn)。經(jīng)驗(yàn)判斷，圖像一般無法采集全部節(jié)點(diǎn)，對于步驟(2)中獲得的包含植株主莖的棉花植株子圖像，當(dāng)檢測到2個或者2個以上節(jié)點(diǎn)的子圖像數(shù)目占所有定苗后棉花植株子圖像數(shù)目50%以上時，認(rèn)為棉田進(jìn)入五真葉期。即檢測到2個或2個以上側(cè)莖時的子圖像，如圖10所示。
[0076]本領(lǐng)域的技術(shù)人員容易理解，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)獲取定苗后棉花植株子圖像:采集定苗后棉田單排植株正向前視圖；用適合棉花植株單株圖像大小的搜索框，將所述圖像拆分成子圖像；對所述子圖像進(jìn)行顏色分割和作物圖像分割，在作物分割方法的區(qū)域分割結(jié)果圖上，保留顏色分割結(jié)果圖中已檢測到的像素所占據(jù)的區(qū)域，獲得定苗后棉花植株子圖像； (2)檢測棉花植株主莖:對于步驟(I)中獲得的所有棉花植株子圖像，檢測植株初邊緣，提取植株初骨架，對植株初邊緣和植株初骨架進(jìn)行鏈碼檢測和直線檢測得到棉花植株豎直的植株邊緣和植株骨架，將包含豎直植株骨架的豎直植株邊緣內(nèi)側(cè)作為棉花植株主莖，獲得包含植株主莖的棉花植株子圖像； (3)檢測棉花植株側(cè)莖:將步驟(2)中獲得的包含植株主莖的棉花植株子圖像，按照主莖位置，劃分成兩側(cè):主莖以左為圖像左側(cè)，主莖以右為圖像右側(cè)；將兩側(cè)圖像分別進(jìn)行顏色分割和直線檢測得到兩側(cè)圖像中的初側(cè)莖，將其中與主莖上側(cè)成銳角的初側(cè)莖作為側(cè)莖； (4)判斷棉花五真葉期:對于步驟(2)中獲得的包含植株主莖的棉花植株子圖像，以其中側(cè)莖和主莖的交點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，當(dāng)檢測到2個或者2個以上節(jié)點(diǎn)的子圖像數(shù)目占所有定苗后棉花植株子圖像數(shù)目50%以上時，判斷棉田進(jìn)入五真葉期，否則判斷棉田未進(jìn)入五真葉期。2.如權(quán)利要求1所述的棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，所述步驟(I)定苗時間按照以下步驟判斷:每天在相同條件下采集棉田下視圖圖像，利用分割方法對所述圖像進(jìn)行綠色分割，統(tǒng)計所述圖像中綠色像素所占比例即為綠色圖像覆蓋度；將每天棉田下視圖綠色圖像覆蓋度與前一天棉田下視圖綠色圖像覆蓋度比較，當(dāng)綠色圖像覆蓋度降低時即為定苗時間。3.如權(quán)利要求2所述的棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，所述進(jìn)行綠色分割所使用的分割方法，可采用環(huán)境自適應(yīng)分割方法、超綠算子分割方法、基于Mean shift的作物圖像分割方法、Fisher線性判別方法。4.如權(quán)利要求1所述的棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，所述單排植株正向前視圖經(jīng)對比度拉伸的方法處理。5.如權(quán)利要求4所述的棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，所述搜索框與所述單排植株正向前視圖的高相等，所述搜索框的寬度為其高度的1/4至1/2，所述拆分步長為所述搜索框?qū)挾鹊?/2至5/6。6.如權(quán)利要求1所述的棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)檢測植株初邊緣算法和提取植株初骨架，可采用的圖像檢測算子有Sobel算子、Roberts算子、LoG算子和Canny算子,優(yōu)選Canny算子。7.如權(quán)利要求1所述的棉花五真葉期檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)和步驟(3)中直線檢測可采用Hough變換。8.一種棉花五真葉期檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括棉花植株子圖像獲取模塊、棉花主莖檢測模塊、棉花側(cè)莖檢測模塊以及棉花五真葉期判斷模塊； 所述棉花植株子圖像獲取模塊，用于采集定苗后棉田單排植株正向前視圖，拆分成棉花植株單株子圖像，并將所述子圖像處理成定苗后棉花植株子圖像傳遞給棉花主莖檢測模 塊； 所述棉花主莖檢測模塊，用于提取棉花植株邊緣和之主骨架，將包含豎直植株骨架的豎直植株邊緣內(nèi)側(cè)作為棉花植株主莖，獲得包含植株主莖的棉花植株子圖像，并將所述子圖像傳遞給棉花側(cè)莖檢測模塊； 所述棉花側(cè)莖檢測模塊，用于將包含植株主莖的棉花植株子圖像，按照主莖位置，劃分成兩側(cè):主莖以左為圖像左側(cè)，主莖以右為圖像右側(cè)；獲取兩側(cè)圖像中的初側(cè)莖，將其中與主莖上側(cè)成銳角的直線作為側(cè)莖，并將檢測結(jié)果傳遞給棉花五真葉期判斷模塊； 所述棉花五真葉期判斷模塊，用于根據(jù)定苗后棉花植株子圖像中側(cè)莖數(shù)目的分布情況，判斷棉花是否進(jìn)入五真葉期:對于包含植株主莖的棉花植株子圖像，以其中側(cè)莖和主莖的交點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，當(dāng)檢測到2個或者2個以上節(jié)點(diǎn)的子圖像數(shù)目占所有定苗后棉花植株子圖像數(shù)目50%以上時，判斷棉花進(jìn)入五真葉期，否則判斷棉花未進(jìn)入五真葉期。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種棉花五真葉期檢測方法，包括以下步驟：（1）采集定苗后棉田單排植株圖像，將所述圖像拆分成棉花單株的子圖像，并進(jìn)行顏色分割和作物圖像分割，獲得定苗后棉花植株子圖像；（2）對于所有所述棉花植株子圖像，檢測植株邊緣和骨架，獲得植株主莖；（3）在主莖位置兩側(cè)，檢測植株初側(cè)莖，將兩側(cè)圖像中的主莖上側(cè)成銳角的初側(cè)莖作為側(cè)莖；（4）以側(cè)莖和主莖的交點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，當(dāng)檢測到2個或者2個以上節(jié)點(diǎn)的子圖像數(shù)目占所有定苗后棉花植株子圖像數(shù)目50%以上時，認(rèn)為棉田進(jìn)入五真葉期。本發(fā)明還提供了一種實(shí)現(xiàn)上述方法的系統(tǒng)。本發(fā)明檢測結(jié)果準(zhǔn)確，實(shí)時性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)自動觀測，節(jié)省人力。
【IPC分類】G01N21/84
【公開號】CN104949981
【申請?zhí)枴緾N201410111412
【發(fā)明人】曹治國, 李亞楠, 吳茜, 王玉
【申請人】華中科技大學(xué)
【公開日】2015年9月30日
【申請日】2014年3月24日