CN103646382A

CN103646382A - 一种烟叶病害的图像增强处理方法

Info

Publication number: CN103646382A
Application number: CN201310626448.XA
Authority: CN
Inventors: 江厚龙; 许安定; 杨超
Original assignee: TOBACCO SCIENCE RESEARCH INSTITUTE CHONGQING Co OF CHINA TOBACCO GENERAL Co Ltd
Current assignee: TOBACCO SCIENCE RESEARCH INSTITUTE CHONGQING Co OF CHINA TOBACCO GENERAL Co Ltd
Priority date: 2013-12-02
Filing date: 2013-12-02
Publication date: 2014-03-19

Abstract

本发明公开了一种烟叶病害的图像增强处理方法，用于对已经获取的反映烟叶病害状况的烟叶病害图像进行处理，包括以下步骤：对烟叶病害图像进行整体色彩增强：先对烟叶病害图像按以下公式提取色彩分量，再将原Y值转化为新Y值即Y’，最后按以下公式计算新的R、G、B值即R’、G’、B’；对烟叶病害图像进行边缘色彩增强：采用可调节强度的Laplacian边缘增强算法进行处理，采用滑动窗口的方式计算局部直方图；结束，得到处理后的烟叶病害图像。本发明通过对烟叶病害图像进行整体色彩增强和边缘色彩增强两个步骤，兼顾烟叶病害图像的整体和边缘效果增强，使存在光度太低或太高、清晰度不足、色彩失真、边界模糊等缺陷的烟叶病害图像一次性得到校正。

Description

一种烟叶病害的图像增强处理方法

技术领域

本发明涉及一种图像增强处理方法，尤其涉及一种烟叶病害的图像增强处理方法。

背景技术

随着种植规模的扩大，烟叶病害的处理已不是简单的人工发现后施药灭害处理能够解决好的问题了，一般要采用实时监控、电脑自动分析、实时报警即灭害处理、事后分析病害类型并保存以备下次提前预防等措施来处理烟叶病害问题。电脑自动分析的对象就是烟叶病害图像，由于天气、摄像机等原因，烟叶病害图像的亮度、清晰度、色度等参数都可能不如人意，所以需要对烟叶病害图像进行增强处理，以实现更加精确的分析。现有对烟叶病害图像的处理方法多采用一般的亮度调整，而且只作整体处理，缺乏精确的图像参数调节手段，所以效果不够理想，导致分析结果误差较大，无法精确分析病害类型，降低了烟叶病害处理的精度和效率。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种兼顾烟叶病害图像的整体和边缘效果增强的烟叶病害的图像增强处理方法。

为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

本发明所述烟叶病害的图像增强处理方法，用于对已经获取的反映烟叶病害状况的烟叶病害图像进行处理，包括以下步骤：

(1)对烟叶病害图像进行整体色彩增强：

①对烟叶病害图像按以下公式提取色彩分量：

Y=0.183R+0.614G+0.062B+16

Cb=-0.101R-0.338G+0.439B+128

Cr=0.439R-0.399G-0.040B+128

其中，Y指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，Cr指红色色度分量，R、G、B分别指处理前的烟叶病害图像中的红色、绿色和蓝色亮度值；

②按以下公式将原Y值转化为新Y值即Y’：

Y’=MY-(Y-5)

其中，M为亮度增强系数，根据实际需求而定；

③按以下公式计算新的R、G、B值即R’、G’、B’：

R’＝1.164(Y’-16)+1.793(Cr-128)

G’＝1.164(Y’-16)+0.534(Cr-128)-0.213(Cb-128)

B’=1.164(Y’-16)+2.115(Cb-128)；

(2)对烟叶病害图像进行边缘色彩增强：采用可调节强度的Laplacian边缘增强算法进行处理，采用滑动窗口的方式计算局部直方图，在统计累积直方图时，仅累积到当前像素灰度级值，且根据当前像素值小于或大于灰度范围的一半，分别采用从下向上累积或从上向下累积方式，使得对任意一点的累加次数不超过灰度级数的一半；结束，得到处理后的烟叶病害图像。

Laplacian算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad()的散度div()。因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为：(1)f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和；(2)作为一个二阶微分算子，拉普拉斯算子把C函数映射到C函数，对于k≥2。表达式(1)或(2)定义了一个算子△：C(R)→C(R)，或更一般地，定义了一个算子△：C(Ω)→C(Ω)，对于任何开集Ω。

Laplacian边缘增强算法是基于Laplacian算子的对图像便于进行增强处理的常规方法。

进一步，所述步骤(2)中，将局部直方图均衡化的窗口尺寸取为灰度级与2的整数次幂的乘积，将灰度映射过程中的乘法和除法转化为快速的移位操作。

本发明的有益效果在于：

本发明通过对烟叶病害图像进行整体色彩增强和边缘色彩增强两个步骤，兼顾烟叶病害图像的整体和边缘效果增强，使存在光度太低或太高、清晰度不足、色彩失真、边界模糊等缺陷的烟叶病害图像一次性得到校正。

附图说明

图1是原始烟叶病害图像示意图；

图2是经过本发明所述图像增强处理方法处理后的烟叶病害图像示意图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明作进一步具体描述：

实施例：

采用本发明所述烟叶病害的图像增强处理方法，对已经获取的反映烟叶病害状况的烟叶病害图像进行处理，采用以下步骤：

(1)对烟叶病害图像进行整体色彩增强：

①对烟叶病害图像按以下公式提取色彩分量：

Y=0.183R+0.614G+0.062B+16

Cb=-0.101R-0.338G+0.439B+128

Cr=0.439R-0.399G-0.040B+128

②按以下公式将原Y值转化为新Y值即Y’：

Y’=MY-(Y-5)

其中，M为亮度增强系数，根据实际需求而定；

③按以下公式计算新的R、G、B值即R’、G’、B’：

R’=1.164(Y’-16)+1.793(Cr—128)

G’=1.164(Y’-16)+0.534(Cr—128)-0.213(Cb—128)

B’=1.164(Y’-16)+2.115(Cb-128)；

(2)对烟叶病害图像进行边缘色彩增强：采用可调节强度的Laplacian边缘增强算法进行处理，采用滑动窗口的方式计算局部直方图，将局部直方图均衡化的窗口尺寸取为灰度级与2的整数次幂的乘积，将灰度映射过程中的乘法和除法转化为快速的移位操作；在统计累积直方图时，仅累积到当前像素灰度级值，且根据当前像素值小于或大于灰度范围的一半，分别采用从下向上累积或从上向下累积方式，使得对任意一点的累加次数不超过灰度级数的一半；结束，得到处理后的烟叶病害图像。

如图1所示，原始烟叶病害图像整体的清晰度较差、病害差异不清楚、边缘轮廓模糊，会导致后期的图像分析出现较大的误差；如图2所示，经过本发明所述处理方法处理后，烟叶病害图像的整体色度、病害差异清晰度、边缘清晰度都有了较大提升，能显著提高图像分析的精度。

Claims

1.一种烟叶病害的图像增强处理方法，用于对已经获取的反映烟叶病害状况的烟叶病害图像进行处理，其特征在于：包括以下步骤：

(1)对烟叶病害图像进行整体色彩增强：

①对烟叶病害图像按以下公式提取色彩分量：

Y=0.183R+0.614G+0.062B+16

Cb=-0.101R-0.338G+0.439B+128

Cr=0.439R-0.399G-0.040B+128

②按以下公式将原Y值转化为新Y值即Y’：

Y’=MY-(Y-5)

其中，M为亮度增强系数，根据实际需求而定；

③按以下公式计算新的R、G、B值即R’、G’、B’：

R’=1.164(Y’-16)+1.793(Cr-128)

G’=1.164(Y’-16)+0.534(Cr-128)-0.213(Cb—128)

B’=1.164(Y’-16)+2.115(Cb-128)；

2.根据权利要求1所述的烟叶病害的图像增强处理方法，其特征在于：所述步骤(2)中，将局部直方图均衡化的窗口尺寸取为灰度级与2的整数次幂的乘积，将灰度映射过程中的乘法和除法转化为快速的移位操作。