[發(fā)明專利]植物葉片的特征提取方法、識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711025461.4
• 申請(qǐng)日: 2017-10-27
• 公開（公告）號(hào): CN107886114A
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙聰輝;秦鋒劍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 小草數(shù)語（北京）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/46
• 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: 張潤(rùn)

1.一種植物葉片的特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取樣本葉片圖像，并對(duì)所述樣本葉片圖像進(jìn)行二值化處理；

確定二值化處理后的樣本葉片圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的圓形鄰域，并多次旋轉(zhuǎn)所述圓形鄰域以計(jì)算出所述各個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)局部二值模式LBP值；

計(jì)算所述各個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)LBP值在所述樣本葉片圖像中的概率分布；

將所述概率分布作為所述樣本葉片圖像的LBP特征信息。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多次旋轉(zhuǎn)所述圓形鄰域以計(jì)算出所述各個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)局部二值模式LBP值，包括：

針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的灰度值；

根據(jù)所述每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的灰度值，計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的第一LBP值；

對(duì)所述圓形鄰域進(jìn)行多次旋轉(zhuǎn)，并在每次旋轉(zhuǎn)后，分別計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的當(dāng)前灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的當(dāng)前灰度值；

根據(jù)所述每個(gè)像素點(diǎn)的當(dāng)前灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的當(dāng)前灰度值，計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的多個(gè)第二LBP值；

獲取所述第一LBP值和所述多個(gè)第二LBP值中的最小值，并將所述最小值作為所述每個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)LBP值。

3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定所述樣本葉片的種類；

建立所述樣本葉片的種類與所述概率分布之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

將所述樣本葉片的種類、所述概率分布和所述對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行存儲(chǔ)。

4.一種植物葉片的識(shí)別方法，其特征在于，包括：

獲取待識(shí)別的葉片圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)的特征提取方法對(duì)所述待識(shí)別的葉片圖像進(jìn)行特征提取，以得到所述待識(shí)別的葉片圖像的LBP特征信息，其中，所述預(yù)設(shè)的特征提取方法為如權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的特征提取方法；

將所述待識(shí)別的葉片圖像的LBP特征信息與預(yù)先存儲(chǔ)的所述樣本葉片圖像的LBP特征信息進(jìn)行匹配；

若匹配結(jié)果滿足預(yù)設(shè)條件，則根據(jù)所述樣本葉片圖像的LBP特征信息和預(yù)先存儲(chǔ)的所述對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述待識(shí)別的葉片圖像中葉片的種類。

5.一種植物葉片的特征提取裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取樣本葉片圖像；

二值化處理模塊，用于對(duì)所述樣本葉片圖像進(jìn)行二值化處理；

第一計(jì)算模塊，用于確定二值化處理后的樣本葉片圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的圓形鄰域，并多次旋轉(zhuǎn)所述圓形鄰域以計(jì)算出所述各個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)LBP值；

第二計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述各個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)LBP值在所述樣本葉片圖像中的概率分布；

第一確定模塊，用于將所述概率分布作為所述樣本葉片圖像的LBP特征信息。

6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第一計(jì)算模塊包括：

第一計(jì)算單元，用于針對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的灰度值；

第二計(jì)算單元，用于根據(jù)所述每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的灰度值，計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的第一LBP值；

旋轉(zhuǎn)單元，用于對(duì)所述圓形鄰域進(jìn)行多次旋轉(zhuǎn)；

其中，所述第一計(jì)算單元，還用于在每次旋轉(zhuǎn)后，分別計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的當(dāng)前灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的當(dāng)前灰度值；

所述第二計(jì)算單元，還用于根據(jù)所述每個(gè)像素點(diǎn)的當(dāng)前灰度值和所述每個(gè)像素點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)多個(gè)像素的當(dāng)前灰度值，計(jì)算所述每個(gè)像素點(diǎn)的多個(gè)第二LBP值；

獲取單元，用于獲取所述第一LBP值和所述多個(gè)第二LBP值中的最小值，并將所述最小值作為所述每個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)LBP值。

7.如權(quán)利要求5或6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第二確定模塊，用于確定所述樣本葉片的種類；

建立模塊，用于建立所述樣本葉片的種類與所述概率分布之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

存儲(chǔ)模塊，用于將所述樣本葉片的種類、所述概率分布和所述對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行存儲(chǔ)。