[發明專利]一種基于葉脈檢測的樹種分類方法

在審

• 申請號: 201610161386.3
• 申請日: 2016-03-21
• 公開（公告）號: CN105787519A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發明（設計）人: 周泓;嚴忱君
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于葉脈檢測的樹種分類方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

(1)采集待分類樹種的樹葉彩色圖像；

(2)對步驟1得到的樹葉彩色圖像進行預處理，即通過OTSU算法得到分割前 景和背景的最佳閾值，從而將背景像素點置為白色，并將樹葉圖像縮放到統一 的尺寸；

(3)將步驟2所得的樹葉圖像從RGB色彩空間轉換至HSI色彩空間，分離出 H分量的圖像并對其進行增強；

(4)將步驟3所得的H分量增強后的圖像進行Canny邊緣檢測，得到屬于葉脈 的像素點；

(5)對步驟4所得的葉脈像素點進行Hough直線檢測，將分離的點連接成線段， 得到葉脈圖像；

(6)將步驟5所得的不同樹種的葉脈圖像用基于LeNet的卷積神經網絡進行訓 練，得到一個區分樹種的分類器；

(7)用步驟6得到的分類器即可對未知樹種進行分類。

2.根據權利要求1所述的基于葉脈檢測的樹種分類方法，其特征在于，所述 步驟2中，OTSU算法的實現方式如下：

記t為前景與背景的分割閾值，前景點數占圖像比例為w0，平均灰度為u0； 背景點數占圖像比例為w1，平均灰度為u1，則圖像的總平均灰度為： u＝w₀*u₀+w₁*u₁，前景和背景圖象的方差為：g＝w₀*w₁*(u₀-u₁)* (u₀-u₁)；

當方差最大時，則認為前景和背景的差異最大，此時的閾值t就是分割前景 和背景的最佳閾值；灰度值大于閾值t的像素點即為背景，從而可以將背景像素 點的灰度值置為(255,255,255)，即白色，實現背景分割。

3.根據權利要求1所述的基于葉脈檢測的樹種分類方法，其特征在于，所述 步驟3中，從RGB色彩空間轉換到HSI色彩空間的換算公式如下：

H=0,if max=min60*g-bmax-min+0,if max=r and g≥b60*g-bmax-min+360,if max=r and g<b60*b-rmax-min+120,if max=g60*r-gmax-min+240,if max=b;]]>

S=0,if I=0or max=minmax-minmax+min,if0<I≤12max-min2-max-min,if I>12;I=12(max+min);]]>

其中，H為色度值，S為飽和度值，I為亮度值；式中的r、g、b分別為 RGB色彩空間中用于描述顏色的紅、綠、藍分量；max和min分別表示最大值 和最小值；經過以上變換，就能將樹葉從RGB色彩空間轉換到HSI色彩空間。