[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

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，是一種對現場茶葉圖像的基于顏色特征的茶葉圖像增強和基于區域生長合并的茶葉嫩芽分割的方法。?

背景技術

圖像處理技術是隨著計算機的發展和成熟而在近年來迅速發展起來的—個重要應用技術領域，在現代精細農業的生產中，利用計算機圖像技術可極大地提高精度和效率，實現信息采集和處理的自動化和智能化，并可對農作物生長進行無損、快速、實時的監測。應用計算機技術對茶葉色澤和品質的分析和識別已有一些研究，但以往的研究多是對基于對成品茶葉的形狀和顏色或者是對茶葉的湯色進行研究，對農田現場茶樹中的茶葉嫩芽的分割在國內外卻少有相應研究。?

茶葉嫩芽的生長狀態和成熟度對茶葉的采摘和后期的茶葉成品質量起著重要的作用，及時地識別和分析出茶葉嫩芽的生長狀態對茶葉的標準化規模生產有著積極的作用，而對茶葉嫩芽圖像的分割是進行茶葉的分析和識別的基礎。?

顏色空間是彩色圖像不同顏色理論上的表征方式，原始的數碼圖像是RGB格式，本發明首先將茶葉圖像從RGB顏色空間轉換到HSI顏色空間，HSI顏色空間更能接近人對彩色世界的觀察方式，能更好地表明我們對色彩的理解，它通過色調H（Hue）、飽和度S（Saturation）、亮度I（Intensity）三個屬性來表示顏色，在HSI空間中，H、S、I三分量之間的相關性比R、G、B三分量之間要小得多，HSI空間的優點在于它將亮度(I)與反映色彩本質特性的兩個參數——色調(H)和飽和度(S)分開，使得圖像處理更少受光照條件的影響。也更有利于色調和飽得度對圖像的表達，因此基于HSI空間的茶葉圖象分割，能取得比RGB空間更好的效果。?

圖像分割是指將圖像中有特殊意義的滿足特定條件的區域同別的區域分開，使這些區域相互不相交。現有的彩色圖像分割方法已有多種，常用的閾值法要求直方圖中有明顯波峰波谷，在彩色圖像的處理中容易造成分割粗糙，性能不好；而特征空間分割法融合了圖像域的局部信息和空間信息，局部決策抗噪音干擾性強，但易造成欠分割。本發明采用區域生長合并法可以有效融合顏色信息和空間信息，并且能綜合局部信息和全局信息，可同時對在空間上不相鄰但顏色相似的區域進行分別合并。?

發明內容

本發明通過分析茶樹圖像的顏色空間特性，結合茶葉嫩芽和茶樹老葉圖像中各區域之間的特征相異和相似性關系。提出一種基于顏色特征的茶葉圖像增強和分割方法，首先對茶葉原始圖像進行顏色空間轉換，并對轉換后的HSI空間中的色調和飽和度在基于顏色特征更突出的條件下進行圖像增強計算，將原來不清楚的圖像變得清晰和把茶葉嫩芽特征強調出來，得到視覺效果更好、更有用的圖像。同時通過改進的基于區域生長的新算法，結合了顏色和區域的生長和合并對茶葉嫩芽進行分割。此方法較好的結合了茶葉圖像的顏色特征和區域特征的全局信息和局部信息，能更好地對茶葉圖像中的多個茶葉嫩芽完成分割，并取得了很好的實驗效果。?

本發明的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。?

HSI彩色空間中的H取值范圍為[0，360]，S和I的取值范圍為[0，1]，茶葉圖像中每個像素點的RGB三元組(R，G，B)對應一個HSI三元組(H，S，I)。H為0和360時表示紅色，中間值的顏色則是順序依次變化；S為0時表示飽和度最低，為1時表示飽和度最高。?