[發(fā)明專利]一種用于人參圖像的檢索方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910491812.3
• 申請(qǐng)日: 2019-06-06
• 公開（公告）號(hào): CN110263205B
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉修梓;張三元;洪振杰;陳如龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 溫州大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/583
• 分類號(hào): G06F16/583
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.一種用于人參圖像檢索的方法，其特征在于包括如下步驟：

1)原始人參圖像為RGB顏色空間的圖像，對(duì)人參圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)到HSV顏色空間，對(duì)圖像進(jìn)行顏色的過濾，接著再將圖像進(jìn)行二值化得到第一二值圖，將得到的二值圖與原始人參圖像進(jìn)行與操作，得到的圖像為去除大部分背景的人參圖像；

2)將步驟1)中得到的去除大部分背景的人參圖像再一次從RGB顏色空間轉(zhuǎn)到HSV顏色空間，進(jìn)一步利用HSV顏色閾值進(jìn)行過濾掉低于HSV顏色閾值的像素點(diǎn)，接著進(jìn)行二值化得到第二二值圖，在第二二值圖中查找最大連通域，去除除了最大連通域以外的其他連通域，得到第三二值圖，將第三二值圖作為掩模版與原始人參圖像進(jìn)行與操作，得到的圖像為最終的背景去除后的人參圖像；

3)將步驟2)獲得的人參圖像中的人參根須采用形態(tài)學(xué)操作去除；

4)將步驟3)獲得的去除細(xì)小根須的人參圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正方向，然后對(duì)人參圖像進(jìn)行裁剪使得人參充滿整個(gè)圖像；

5)將步驟4)中的人參圖像進(jìn)行均勻的分塊，計(jì)算每一個(gè)圖像塊中人參目標(biāo)占整個(gè)圖像的比例，得到圖像塊的權(quán)值，處理得到哈希編碼；然后根據(jù)哈希編碼計(jì)算相似度距離，根據(jù)相似度距離進(jìn)行檢索處理；

所述步驟5)的具體步驟如下：

5.1)對(duì)步驟4)獲得的人參圖像的尺寸進(jìn)行縮放到統(tǒng)一大小，然后將圖像均勻分成多塊圖像塊；

5.2)計(jì)算每個(gè)圖像塊中人參圖像權(quán)值：

處理獲得整個(gè)圖像中人參部分所占據(jù)的面積S和每個(gè)圖像塊中人參部分的面積d_i，i＝1,2,...,8，i表示圖像塊序號(hào)，進(jìn)而計(jì)算得到每一塊圖像塊中人參部分特征提取的權(quán)重值W_i＝d_i/S，作為各個(gè)圖像塊的人參圖像權(quán)值；

5.3)將每個(gè)圖像塊縮小到統(tǒng)一尺寸大小；對(duì)縮小后的圖像塊進(jìn)行二值化處理，然后將人參主體部分的像素點(diǎn)賦值為1，其他區(qū)域的像素點(diǎn)賦值為0，構(gòu)建得到由0、1數(shù)值組成的二值圖，建立由0、1數(shù)值組成的像素值序列作為該圖像塊的哈希編碼；

5.4)對(duì)于輸入待檢索的人參圖像和查詢的圖像庫中的各個(gè)圖像，均采用上述方式獲得圖像塊及其哈希編碼；輸入待檢索的人參圖像，根據(jù)漢明距離計(jì)算其每個(gè)圖像塊與查詢的圖像庫中各個(gè)圖像的圖像塊之間的相似度距離，將所有圖像塊的相似度距離與對(duì)應(yīng)圖像塊的人參圖像權(quán)值之積相加，作為最終的相似度距離，最后按照從小到大進(jìn)行排序，距離最小的作為檢索到的最相似的人參圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于人參圖像檢索的方法，其特征在于：

所述的顏色過濾是在HSV的顏色空間下，設(shè)定H、S、V的閾值進(jìn)行顏色過濾。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于人參圖像檢索的方法，其特征在于：所述步驟3)的具體步驟如下：

3.1)將步驟2)得到的背景去除后的人參圖像進(jìn)行二值化操作得到第四二值圖，再進(jìn)行頂帽操作獲得頂帽操作結(jié)果圖，頂帽操作結(jié)果圖中得到人參的細(xì)小根須部分；

3.2)將頂帽操作結(jié)果圖與第四二值圖進(jìn)行異或操作，得到異或結(jié)果圖，異或結(jié)果圖中為去除了細(xì)小根須的人參二值圖；

3.3)查找異或結(jié)果圖中的最大連通域，該最大聯(lián)通域中為去除了人參細(xì)小根須的二值圖像區(qū)域，將最大連通域與原始人參圖像進(jìn)行與運(yùn)算得到最終的去除細(xì)小根須的人參圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于人參圖像檢索的方法，其特征在于：所述步驟4)的具體步驟如下：

4.1)首先將經(jīng)步驟3)處理后的人參圖像進(jìn)行灰度化得到灰度圖，再將灰度圖進(jìn)行二值化操作得到第五二值圖；

4.2)在第五二值圖中找到最大連通區(qū)域，將以該最大連通區(qū)域?yàn)檩喞⒁粋€(gè)包圍該最大連通區(qū)域的最小矩形區(qū)域，并將最小矩形區(qū)域在原始人參圖像中畫出形成最小矩形包圍框，計(jì)算得到最小矩形包圍框的中心點(diǎn)坐標(biāo)以及最小矩形包圍框的長(zhǎng)邊與圖像水平方向之間的夾角θ，繞中心點(diǎn)坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)原始人參圖像使得最小矩形包圍框的長(zhǎng)邊平行于圖像水平方向；

4.3)利用最小矩形包圍框?qū)υ既藚D像進(jìn)行裁剪，保留最小矩形包圍框范圍內(nèi)的圖像區(qū)域，將最小矩形包圍框以外的原始人參圖像的圖像區(qū)域刪除，從而人參目標(biāo)充滿整個(gè)圖像。