[實(shí)用新型]多光譜視覺成像大葉農(nóng)作物葉片分級(jí)系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201520417843.1
• 申請(qǐng)日: 2015-06-16
• 公開（公告）號(hào): CN205158399U
• 公開（公告）日: 2016-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏倩;王巖松;王鄭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 征圖新視（江蘇）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

1.一種多光譜視覺成像大葉農(nóng)作物葉片分級(jí)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

采樣模塊，所述采樣模塊用于獲取不同等級(jí)的大葉農(nóng)作物葉片訓(xùn)練樣本，其中，所述 訓(xùn)練樣本包括不同等級(jí)的大葉農(nóng)作物葉片的多光譜圖像；

特征提取模塊，所述特征提取模塊用于從所述多光譜圖像中提取特征信息，其中，所 述特征信息包括顏色特征、形狀特征和紋理特征；

訓(xùn)練模塊，所述訓(xùn)練模塊用于根據(jù)所述特征信息訓(xùn)練分類器；

獲取模塊，所述獲取模塊用于獲取待分類的大葉農(nóng)作物葉片的特征信息；

分類模塊，所述分類模塊用于根據(jù)所述分類器對(duì)所述待分類的大葉農(nóng)作物葉片的特征 信息進(jìn)行分類，以得到所述待分類的大葉農(nóng)作物葉片的等級(jí)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多光譜視覺成像大葉農(nóng)作物葉片分級(jí)系統(tǒng)，其特征在于，所 述獲取模塊用于確定大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域，并采集所述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的偽顏色信息 和真實(shí)LAB顏色信息，并根據(jù)所述偽顏色信息和真實(shí)LAB顏色信息計(jì)算所述大葉農(nóng)作物葉 片區(qū)域的顏色特征，以及根據(jù)所述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的RGB數(shù)據(jù)計(jì)算灰度圖像，并根據(jù) 所述灰度圖像的灰度共生矩陣計(jì)算所述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的紋理特征，以及根據(jù)所述大 葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的輪廓和殘傷率計(jì)算所述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的形狀特征，以及提取所 述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的多光譜數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述多光譜數(shù)據(jù)計(jì)算所述大葉農(nóng)作物葉片區(qū) 域的多光譜組合特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多光譜視覺成像大葉農(nóng)作物葉片分級(jí)系統(tǒng)，其特征在于，所 述灰度圖像可通過如下公式計(jì)算：

Y＝0.30R+0.59G+0.11B。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多光譜視覺成像大葉農(nóng)作物葉片分級(jí)系統(tǒng)，其特征在于，所 述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的紋理特征包括：大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的紋理熵、紋理對(duì)比度、紋 理自相關(guān)、紋理能量、紋理逆矩差。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多光譜視覺成像大葉農(nóng)作物葉片分級(jí)系統(tǒng)，其特征在于，所 述大葉農(nóng)作物葉片區(qū)域的形狀特征包括大葉農(nóng)作物葉片面積、周長、長軸、短軸、圓度、 寬長比和葉片殘傷率。