[發明專利]一種基于深度信息的作物冠層分割方法

有效

• 申請號: 202010567338.0
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111739031B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 徐梅宣;馮韜;張智剛;吳達成;羅錫文
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/194;G06T7/136;G06T5/00;G06T7/80
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 曹鵬飛

本發明公開了一種基于深度信息的作物冠層分割方法，該方法針對農業中田間作物區域分割存在的難點，分別獲取作物冠層的深度圖像和彩色圖像，分析作物冠層部分噪聲與拍攝深度圖像所用攝像機的相對距離，設置合適的深度閾值，在深度圖像中標定出作物的冠層區域，圖像配準，將深度圖像中的作物冠層位置，投射到同位置拍攝的彩色圖像等二維光譜圖像中，就可以在該圖像中快速簡便地將作物區域分離出來。本發明提供的方法從深度信息角度對農作物進行分割不需要對田間的噪聲進行分析，可以快速地將作物提取出來，避免對作物中的背景噪聲進行分析，從空間角度對作物冠層和田間背景進行快速分離。

技術領域

本發明涉及作物冠層圖像定位提取技術領域，更具體的說是涉及一種基于深度信息的作物冠層分割方法。

背景技術

目前，利用成像技術獲取物體的光譜信息，是當今農業信息研究等領域的重要手段，其中，在農業智能化中，利用計算機視覺技術、圖像技術等實現作物生長狀態監測、病蟲害防治以及產量估計等應用中，首先都需要將作物冠層區域分割出來，將目標物與背景分割是實現物體分析的關鍵一步，只有將分析對象與背景進行良好的分離，才能對其進行準確的分析和判定，能否正確有效的分割，關系到后續建模、預測等結果的準確性。

現有的成像設備只能得到二維圖像，目標物與背景噪聲均在在同一平面中，只能通過分析噪聲的顏色、形狀、紋理、平面位置等信息與目標物的差異將目標物從二維圖像中分割出來，針對噪聲分析方法的差異，分割算法復雜，為此學者們提出了多種分割方法，大致有基于閾值、基于邊緣、基于區域的分割方法，在面對背景噪聲的形狀和顏色與目標物接近時，常用的圖像分割方法難以奏效。

尤其是在對復雜背景環境進行作物提取時，如對田間作物進行圖像采集時，田間環境復雜，可能出現的干擾因素種類繁多，如圖1所示，圖1中a圖為土壤背景下的水稻圖像，b圖為水面背景下的水稻圖像，b圖中圈示位置為與水稻比較相似的噪聲-雜草，c圖和d圖的兩個圖像均為水稻移栽15天后的狀態，此時田間噪聲已隨作物生長和環境變化而發生了較大的變化，傳統的分割方法大多只能從顏色、形態、大小等方面去尋找噪聲與作物的區別，這樣，除了分析作物外，還需要花很多時間去對噪聲分析。然而，田間的噪聲種類、形態具有隨機性，且在時間和位置上具有隨機性，這給分割帶來很大困難，某次圖像分割的方法可能不適合下次采集的圖像分割要求，損耗了研究精力。

同時，對于一些細碎的背景噪聲現有的分割方法分割效果并不理想，比如圖2中的青苔背景噪聲，還有一些噪聲，由于和作物從外觀和顏色上看難以區分，比如圖3中圈示的雜草與水稻苗，這種基于二維圖像信息的分割方法就會失效。

此外，對于具有寬闊面、面積較大的對象，且在室內拍攝，成像效果較好，但是對于水稻這樣的窄且細長物體而言，由于室外存在光的衍射等原因，獲得的圖像成像效果并不理想，成像的葉片容易出現孔洞多、斷裂處多、重疊背景等不利情況，難以用現有技術直接分割獲得有效的圖像。

因此，如何提供一種適用于室外細長狀作物且無需對噪聲做具體分析的作物冠層分割方法是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于深度信息的作物冠層分割方法，該方法針對作物和噪聲與深度圖像傳感器的深度信息不同的情況，根據深度信息將目標物的區域提取出來，將此區域信息與彩色圖像或多光譜圖像等平面圖像進行匹配，可快速地在后者圖像中將目標區域提取出來，避免了對復雜背景的分析處理，大大加快了作物冠層的分割速度，為后續作物生物信息處理提供極其重要的幫助。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于深度信息的作物冠層分割方法，該方法包括以下步驟：

圖像采集：在相同的位置和拍攝環境下，分別獲取同一對象的深度圖像和二維圖像，并根據成像質量來確定確定最佳的拍攝條件；

圖像預處理：分別對深度圖像和二維圖像進行預處理；