[發明專利]一種利用合成數據的植物葉片分割方法及系統

有效

• 申請號: 201910439140.1
• 申請日: 2019-05-24
• 公開（公告）號: CN110148146B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發明（設計）人: 劉驥;林艷
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T19/20
• 代理公司: 重慶雙馬智翔專利代理事務所(普通合伙) 50241
• 代理人: 顧曉玲

1.一種利用合成數據的植物葉片分割方法，其特征在于，包括：

步驟S1，基于葉片圖像構建多個所述葉片圖像的不同姿態、不同顏色的葉片三維模型；

將葉片三維模型投影到二維平面生成葉片二維圖像數據，將葉片二維圖形數據與不同背景圖像進行融合，得到訓練集，所述訓練集包含多個訓練樣本和與訓練樣本對應的樣本標簽；

步驟S2，通過訓練集對深度學習模型進行訓練，獲得葉片分割模型；

步驟S3，將包含葉片的待分割圖像輸入葉片分割模型，葉片分割模型輸出分割后的葉片圖像；

在所述步驟S1中，基于葉片圖像構建所述葉片圖像的多個不同姿態、不同顏色的葉片三維模型的步驟包括：

步驟S11，獲取葉片圖像中的葉片輪廓；

步驟S12，提取葉脈作為葉片骨架；所述葉片骨架包括二級和/或三極葉脈；

步驟S13，葉片輪廓以及葉片骨架包圍的區域組成了葉面部分，對葉面部分進行網格化，獲得葉片平面網格模型；

步驟S14，對葉片平面網格模型進行紋理映射處理，具體為：

從葉片圖像中提取葉片紋理，將葉片紋理貼到葉片平面網格模型上，對于葉片平面網格模型中網格上的任一頂點v＝{x,y,z}的紋理坐標{X_texture,Y_texture,z}為：

其中，X_min＝min{x₁,x₂,...,x_n}，X_max＝max{x₁,x₂,...,x_n}，Y_min＝min{y₁,y₂,...,y_n}，Y_max＝max{y₁,y₂,...,y_n}；{x,y,z}表示頂點v在葉片平面網格模型中的歐式坐標，x₁,x₂,...,x_n分別表示葉片平面網格模型中網格上所有頂點的x軸坐標值，y₁,y₂,...,y_n分別表示葉片平面網格模型中網格上所有頂點的y軸坐標值，n表示葉片平面網格模型中網格上的頂點個數；

步驟S15，在紋理映射后的葉片平面網格模型的葉片輪廓和/或葉片骨架上選取至少一個操作點，對操作點進行不同的移動，使葉片輪廓和葉片骨架發生不同的形變，獲取操作點形變前后的坐標位置，利用拉普拉斯形變算法對紋理映射后的葉片平面網格模型進行變形，獲得多個不同姿態的葉片三維網格模型；

步驟S16，對不同姿態的葉片三維網格模型進行著色處理獲得多個不同姿態、不同顏色的葉片三維模型。

2.如權利要求1所述的利用合成數據的植物葉片分割方法，其特征在于，所述步驟S11包括：

步驟S111，根據如下公式對葉片圖像中的每個像素點進行灰度處理，獲得灰度圖像；

gray＝0.3*R+0.59*G+0.11*B，其中，gray為像素點的灰度值，R，G，B分別為像素點在葉片圖像中的R通道值、G通道值和B通道值；

步驟S112，設置灰度閾值，對灰度圖像中的所有像素點進行如下判定獲得二值圖像：

若像素點的灰度值大于灰度閾值，則認為該像素點為葉片像素點，若像素點的灰度值小于等于灰度閾值，則認為該像素點為背景像素點；

步驟S113，從二值圖像中提取出葉片輪廓，具體為：

在二值圖像上設置可移動的方格，方格頂點的顏色與頂點所在位置的像素點的二值化值對應，若像素點二值化值為1，頂點為黑色，若像素點二值化值為0，頂點為白色；

從二值圖像中葉片部分的最左側開始沿葉片邊沿逆時針方向移動，直到回到起點，連接每個方格中與一個或兩個黑色頂點相鄰的兩個邊的中點獲得葉片輪廓線段，所有葉片輪廓線段構成了葉片輪廓，葉片輪廓線段的端點為葉片輪廓的頂點；

當方格的黑色頂點為兩個且分別位于方格的對角點時，通過改變方格大小或者忽略其中一個黑色頂點的方式來避免一個方格內生成兩條葉片輪廓線段。