[發明專利]一種白粉病圖像分割方法

有效

• 申請號: 202010977822.0
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112150481B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發明（設計）人: 張果榮;陳永;陳思;張馗
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/90;G06T7/136;G06T7/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 羅運紅

本發明公開了一種白粉病圖像分割方法，包括：(1)采集作物感染白粉病的莖葉圖像；(2)獲取圖像上所有像素點的RGB數值，并計算每個像素點的灰度值；(3)利用迭代公式計算白粉病病害的最佳灰度閾值，并確定白粉病病害的閾值范圍；(4)根據白粉病病害的最佳灰度閾值將圖像上病害區域和非病害區域進行劃分，以不同顏色顯示，并確定該作物的白粉病病害等級，從而為作物在生長過程中的病害防治提供有力的依據。本發明提高了對作物葉片中白色區域的提取精度，對作物白粉病的檢測有更好的效果，能夠顯著提高在檢測白粉病病害的方面的準確性。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種白粉病的圖像分割方法。

背景技術

白粉病是作物生長過程中是最為常見的一種病害，嚴重影響了作物的產量和種植者的經濟效益。白粉病主要危害葉片，發病初期葉面出現圓形白粉狀小霉斑，擴展后便形成為大小不等的白色粉斑，粉斑互相連合致葉面布滿白粉，嚴重時整個葉面被白粉所覆蓋，嚴重影響光合作用，造成早衰，由此作物產量受到嚴重損失。

對白粉病情況的檢測對于作物防治而言尤為重要，但現有的檢測方法主要是利用光譜分析的方法，但此方法對于采集設備的要求較高，且價格昂貴；而既有的圖像分割方法也主要是利用迭代分割或最大類間方差分割方法，現有的方法容易陷入局部最優，導致整個圖像分割效果并不理想，達不到分割檢測的要求。

發明內容

發明目的：針對以上問題，本發明提出一種白粉病圖像分割方法，該方法提高了對作物葉片中白色圖像的提取精度，從而提高檢測白粉病病害方面的準確性，對作物的產量和質量的提升有顯著意義。

技術方案：為實現本發明的目的，本發明所采用的技術方案是：一種白粉病圖像分割方法，該方法具體包括如下步驟：

S1：用相機拍攝黃瓜感染白粉病的一片葉子的圖像，將白粉病病害部分設定為病害區域，正常部分設定為非病害區域；

S2：讀取S1所述圖像，對圖像上所有像素點進行RGB數值標定，并根據加權平均公式計算每個像素點的灰度值，其中加權平均公式為：

i＝0.299R+0.587G+0.114B

式中，i為灰度值；R為圖像中紅色分量的數值；G圖像中綠色分量的數值；B為圖像中藍色分量的數值。

S3：根據設定的白粉病病害的灰度閾值計算得到圖像中白粉病病害區域的像素點占所有像素點的比例，然后利用迭代公式計算得到白粉病病害的最佳灰度閾值，同時確定白粉病病害的灰度閾值范圍，具體包括如下步驟：

S3.1：在S1所述圖像上顯示白色的區域范圍內任意選定一個像素點q，該像素點的灰度值為i_q；

S3.2：將S3.1所述像素點的灰度值i_q直接作為白粉病病害的灰度閾值不具備代表性，因此利用寬松因子α擴大對白粉病病害的灰度閾值的設定，得到合適的白粉病病害的灰度閾值，其中公式如下：

t＝(1-α)*i_q

式中，t為設定的白粉病病害的灰度閾值；α為寬松因子，取值范圍為(0,1)；

由于白粉病病害呈現白色，對應灰度值為255，所以初步確定白粉病病害的灰度閾值范圍為[t，255]。

S3.3：通過如下公式計算得到白粉病病害區域的像素點占采集圖像的像素點的比例，其中計算公式為：

式中，p(i)為采集的圖像中灰度值為i的像素點占所有像素點的比例；S為采集的圖像中白粉病病害區域的像素點占所有像素點的比例；a、b分別為采集的圖像的行列數；f(x,y)為采集的圖像中某一個像素點的灰度值，f(x,y)∈[0,255]；