[發明專利]基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法

無效

• 申請號: 201210199486.7
• 申請日: 2012-06-17
• 公開（公告）號: CN102737367A
• 公開（公告）日: 2012-10-17
• 發明（設計）人: 汪建;杜世平;曾憲垠;王開明
• 申請（專利權）人: 四川農業大學;汪建
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，其特征是包含以下具體步驟：

（1）獲取茶樹中茶葉原始圖像；

（2）將原始圖像從RGB顏色空間轉換到HSI顏色空間，并選取模型中的H和S參數作為茶葉圖像的特征；

（3）對色調H進行基于特征色調的圖像增強匯聚計算；

（4）對飽和度S進行基于期望值的圖像增強調整計算；

（5）在圖像中選擇部分特征像素點作為種子；

（6）基于生長規則對種子區域進行生長，將與茶葉嫩芽種子顏色性質相似的相鄰像素附加在生長區域的種子上；

（7）基于合并規則對整幅圖像的多個子塊進行掃描和選取，對在顏色上相近，空間上相鄰的區域進行合并；

（8）對合并后的區域進行膨脹和收縮的形態學處理；

（9）完成多個茶葉嫩芽的分割。

2.根據權利要求1所述的基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，其特征是：在步驟（3）對色調H進行基于特征色調的圖像增強匯聚計算中，定義了兩個茶葉嫩芽特征色調中心值，將滿足條件的中心值附近的色調值按不同的條件和步長向中心值進行匯聚，其步長選為1、2、3三種不同的匯聚步長，靠近色調中心值的步長小，越遠離色調中心值的步長越大，計算定義為：

其中，

H_i為圖像中某點的色調值，?匯聚計算后的色調值，H₀為色調中心值，k為步長，當H_i<H₀時，k取值為正，當H_i>H₀時，k取值為負。

3.根據權利要求1所述的基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，其特征是：在步驟（4）對飽和度S進行基于期望值的圖像增強調整計算中，首先算出圖像中每個像素點飽和度數值及其在圖像中出現的概率，求出其數學期望E(x)，?并以此調整圖像的飽和度，調整公式定義為?

S_i是原來的飽和度分量，?是調整后飽和度分量，α為拉伸因子，決定飽和度分量的飽和程度，x_i為圖像中飽和度的值，p_i為該飽和度值對應出現的概率。

4.根據權利要求1所述的基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，其特征是：在步驟（6）的種子區域生長中為了表明一個區域與它的鄰域區域有很高的相似度，為每個區域定義一個相似度函數：

其中

x_i′為?中每個區域的色調H分量均值，?為?集合內所有區域的色調分量均值，k′為整數；而ε₁和ε₂是定義的色調分量和飽和度分量系數,鄰域集合?其中R為整個圖像集，R_i′為其中的某一個區域，R_j′是它的鄰接區域，j′=1,2,......k′；

而

y_i′為?中每個區域的飽和度S分量均值，?為?集合內所有區域的飽和度分量均值。

5.根據權利要求1所述的基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，其特征是：在步驟（7）中兩個區域在顏色上相近，空間上相鄰，并且其鄰域處沒有顯著的邊緣則可認為是兩個可相連的區域;采用區域的色調分量均值定義顏色距離進行計算，定義如下：

其中r_i和r_j分別代表i和j區域中包含的像素個數，?和?代表兩個區域的色調均值，‖‖表示歐式距離。

6.根據權利要求1所述的基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，其特征是：在步驟（7）中引入了邊緣距離來有效減少錯誤的合并，同時對區域的合并進行一些限制，邊緣距離的?定義為：

其中P_ij表示區域邊緣上的像素個數，x_m和x_n分別表示邊緣兩側的m和n點的位置坐標值,‖‖表示歐式距離。?