[發明專利]農作物冠層熱紅外圖像識別方法及系統

有效

• 申請號: 201910097344.1
• 申請日: 2019-01-18
• 公開（公告）號: CN109859101B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 馬曉丹;關海鷗;劉夢;鄭明
• 申請（專利權）人: 黑龍江八一農墾大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/30
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發明實施例提供了一種農作物冠層熱紅外圖像識別方法及系統，采用基于圖像特征的模板標定方法，將從目標農作物冠層的可見光圖像中提取的第一農作物冠層區域作為參考圖像，應用仿射變換算法將參考圖像和熱紅外圖像進行配準，可以解決不同傳感器因視角存在差異而導致的圖像間無法精確匹配的問題。根據配準的結果對熱紅外圖像中的第二農作物冠層區域進行識別，而不是直接對熱紅外圖像中的第二農作物冠層區域進行識別，可以避免現有技術中農作物冠層熱紅外圖像在識別過程中所存在的復雜噪聲干擾較多、目標區域與環境背景之間灰度差別小等而導致識別精確度較低的問題。

技術領域

本發明實施例涉及圖像識別技術領域，更具體地，涉及農作物冠層熱紅外圖像識別方法及系統。

背景技術

隨著信息技術快速普及和發展，熱紅外成像技術日益成熟，已受到農業科學工作者的廣泛關注。農作物冠層熱紅外圖像能夠反映作物生殖生長信息，是獲取植株生理生態指標參數的重要途徑。目前冠層熱紅外圖像識別技術已成為精細農業領域的熱點和難點。國內外學者在熱紅外圖像識別技術上取得了諸多研究成果，為更好發揮熱紅外圖像在農業生產中的優勢奠定了理論及技術基礎。

早在1963年，農作物冠層熱紅外圖像就用來研究并監測植物病害的發展。但由于熱紅外圖像易受噪聲干擾，且目標與背景之間灰度差別較小，因此目前針對紅外圖像的交互式圖割方法的效率有待于進一步提高，同時由于沒有充分考慮圖像的模糊信息，即像素的灰度接近程度和空間相關性，導致對于低對比度圖像的邊緣部分和模糊部分的分割效果較差。因此如何精準識別出農作物冠層熱紅外圖像成為其有效應用的關鍵。有學者通過引入模糊位置先驗來定義能量函數的似然能，提出了模糊圖割的概念。另有學者基于峰谷法提出了用于紅外目標分類、識別的邊距離分布特征概念。由于點狀溫度演化為面狀冠層時具有一定的誤差，導致僅以熱成像圖像信息特征為分割依據難以達到理想精度，所以基于水平集的熱紅外圖像分割方法得到了快速發展。另有學者建立了一種自適應調整邊緣指示器函數，增強演化曲線邊界的勻稱性，但仍未解決灰度分布不均的熱紅外圖像的邊緣識別問題。為此，有學者提出了全變差最小的梯度轉移融合方法，還有學者建立了一種新的廣義梯度向量流snakes模型，在平滑噪聲的同時，提高了弱邊緣的保護能力。Harris算子可提取彩色和熱紅外圖像的對應角點，估計分割模型參數，用于識別目標圖像，但當外點較多時，識別率較低。還有其他學者通過仿射變換計算參考圖像與目標圖像，構建特征三角形的變換參數，提取了熱紅外圖像。有學者通過計算待配準圖像與參考圖像的映射關系，求解像素點所在位置的梯度模之和的最大值，從而確定變換模型參數，但對于紅外圖像中經常出現的偽邊緣噪聲比較敏感。還有學者采用二值化Ostu算法和Canny邊緣檢測算法對熱紅外圖像進行掩膜處理，實現對土壤背景的剔除，但分割質量受冠層葉片的溫度差別影響較大。

因此，現急需提供一種農作物冠層熱紅外圖像識別方法及系統，以解決農作物冠層熱紅外圖像在識別過程中所存在的復雜噪聲干擾較多、目標區域與環境背景之間灰度差別小等導致識別精度較低的問題。

發明內容

為克服上述問題或者至少部分地解決上述問題，本發明實施例提供了一種農作物冠層熱紅外圖像識別方法及系統。

第一方面，本發明實施例提供了一種農作物冠層熱紅外圖像識別方法，包括：

分別獲取目標農作物冠層的可見光圖像和熱紅外圖像；

提取所述可見光圖像中的第一農作物冠層區域，并將所述第一農作物冠層區域作為參考圖像；

基于仿射變換算法，將所述參考圖像和所述熱紅外圖像進行配準，并識別所述熱紅外圖像中的第二農作物冠層區域。

第二方面，本發明實施例提供了一種農作物冠層熱紅外圖像識別系統，包括：

圖像獲取模塊，用于分別獲取目標農作物冠層的可見光圖像和熱紅外圖像；

第一農作物冠層區域獲取模塊，用于提取所述可見光圖像中的第一農作物冠層區域，并將所述第一農作物冠層區域作為參考圖像；