CN109242791B - 一种针对破损植物叶片的批量修复方法 - Google Patents

一种针对破损植物叶片的批量修复方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种针对破损植物叶片的批量修复方法，首先对图像数据进行预处理，预处理包括前期处理：图像缩小→灰度化→高斯滤波→二值化；轮廓裁切：canny边缘检测→寻找边缘轮廓→外接最小四边形→ROI区域裁切；分水岭分割：标记前景→标记背景→标记未知区域→分水岭分割；然后将预处理得到的图像中待修复部分置换为同一颜色，制作出待修复区域的掩膜，最后使用FMM算法对待修复部分进行修复。与现有技术相比，本发明可以将叶片的残缺部分补全，修复准确率高，避免了由于不可抗力造成的叶片残缺对后续实验的影响；本发明通过一系列的图像预处理操作解决了掩膜的批量制作问题，实现了对破损植物叶片的批量处理操作。

Description

一种针对破损植物叶片的批量修复方法
技术领域
本发明涉及信息图像修复技术领域，具体说是一种针对破损植物叶片的批量修复方法。
背景技术
采集植物叶片图像数据时，由于采摘过程或植物自身疾病或虫子啃食会造成叶片的残缺，会造成图像数据的不准确，这就需要对采集的植物叶片图像进行修复。
现有技术并没有专门针对破损植物叶片图像数据进行修复的技术，而且现有技术中在进行图像修复时需要有针对性的对每张待修复图片构建掩膜，对于不同叶子残缺的个体差异，直接应用现有技术的图像修复方法难以实现批量处理。
发明内容
本发明针对在用相机对植物叶片的图像数据采集过程中，叶片自身会由于不可抗力所造成的破损或部分组织的缺失，比如植物自身疾病所造成的孔洞或者采集过程中的破损，采集到的数据就会不够全面准确，这些都会影响使用这批数据所进行的后续研究，为了降低叶片信息不全对研究所造成的影响，本发明提出了一种针对破损植物叶片的批量修复方法，该方便快捷节约时间。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种针对破损植物叶片的批量修复方法，将所有破损植物叶片的图像进行预处理后将所有预处理后的图像中待修复区域处理为同一颜色，再利用此种颜色构建掩膜，实现对破损植物叶片图像的批量修复，具体步骤如下：
步骤一、对破损植物叶片的图像预处理，包括：
1)前期处理，所述前期处理是对破损植物叶片的图像依次经过图像缩小、灰度化、高斯滤波、二值化处理，得到呈现出明显的黑白效果的图像；
2)轮廓裁切，所述轮廓裁切是对步骤1)中得到的图像依次进行canny边缘检测、寻找边缘轮廓、获取外接最小四边形、ROI区域裁切，获得感兴趣区域图像；
3)分水岭分割，所述分水岭分割是利用分水岭算法将步骤2)得到的感兴趣区域图像分割成不同的区域；
步骤二、将步骤一得到的图像中待修复部分置换为同一颜色，制作出待修复区域的掩膜，最后使用FMM算法对图像中待修复部分进行修复。
进一步，所述步骤一中图像缩小的原理是：设原始图像的像素矩阵为M*N，缩小后图像的像素矩阵为m*n，将图像划分为(M*N)/(m*n)大小的互不相交的小块，计算小块的平均值，该值作为缩小图像对应的像素值。
进一步，所述步骤一中灰度化具体过程为：使用亮度Y与R、G、B三个颜色分量的Y＝0.3R+0.59G+0.11B表达图像的灰度值。
进一步，所述步骤一中高斯滤波的具体操作是：使用5×5的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样，对高斯函数进行离散化，将模板在各个位置的坐标带入到高斯函数
Figure BDA0001774144110000021
中，其中x轴水平向右，y轴竖直向下，以离散点上的高斯函数值为权值，对灰度化的图像的每个像素点做邻域内的加权平均，从而消除高斯噪声。
进一步，所述步骤一中二值化的具体操作是：将高斯滤波后的图像上的像素点的灰度值设置为0或255，使用Threshold()函数中的OTSU算法，原理如下：
记t为高斯滤波后的图像的前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1，则图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1，前景和背景图象的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),当方差g最大时，此时的灰度t是最佳阈值sb＝w0*w1*(u1-u0)*(u0-u1)。
进一步，所述步骤一中轮廓裁切的具体步骤为：利用canny算法首先找寻二值化处理后的图像的强度梯度，然后应用非最大抑制技术来消除边误检，之后使用应用双阈值的方法来决定潜在的边界，最后利用滞后技术来跟踪边界，然后使用FindContours()函数来寻找所有边缘轮廓，然后通过RotatedRect rect()函数进行外接最小四边形，最后使用ROI区域裁切获得感兴趣区域图像。
进一步，所述步骤一中分水岭分割的具体步骤为：首先封装分水岭算法类，然后获取感兴趣区域图像的前景像素，先对阈值化的二值图像腐蚀，去掉小的白色区域得到前景，并用255标记；获取背景像素，对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反得到背景区域并用128标记，其他未知像素用0标记；合成标记图像，然后将原感兴趣区域图像和标记图像输入分水岭算法，将感兴趣区域图像分割成不同的区域。
进一步，所述步骤二中制作掩膜时是通过循环遍历整张预处理后的图片的颜色，然后将像素值为选定颜色的点置为掩膜，然后使用FMM算法的Inpainting()函数进行修复：利用那些已经被破坏的区域的边缘，即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补，以达到图像修补的目的。
与现有技术相比，本发明的具有以下有益效果：
1.本发明可以将叶片的残缺部分补全，修复准确率高，避免了由于不可抗力造成的叶片残缺对后续实验的影响。
2.本发明通过一系列的图像预处理操作解决了掩膜的批量制作问题，实现了对破损植物叶片的批量处理操作。
附图说明
图1为本发明实施例中待修复区域的一个像素点的修复原理图；
图2为本发明实施例中一种破损植物叶片的图像修复前后对比图；(a)为修复前破损植物叶片的图像，(b)为修复后破损植物叶片的图像；
图3为本发明实施例中另一种破损植物叶片的图像修复前后对比图；(a)为修复前破损植物叶片的图像，(b)为修复后破损植物叶片的图像；
图4为本发明实施例中第三种破损植物叶片的图像修复前后对比图；(a)为修复前破损植物叶片的图像，(b)为修复后破损植物叶片的图像
具体实施方案
下面结合附图及实施例对本发明进一步详细说明。
一种针对破损植物叶片的批量修复方法，将所有破损植物叶片的图像进行预处理后将所有预处理后的图像中待修复区域处理为同一颜色，再利用此种颜色构建掩膜，实现对破损植物叶片图像的批量修复，具体步骤如下：
步骤一、对图像数据进行图像预处理操作：
(1)前期处理：图像缩小→灰度化→高斯滤波→二值化；
图像缩小：是为了使不同的图像数据具有相同的尺寸，原理是设原始图像的像素矩阵为M*N，缩小后图像的像素矩阵为m*n，则需要将图像划分为(M*N)/(m*n)大小的互不相交的小块，计算小块的平均值，该值作为缩小图像对应的像素值；
灰度化：根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y＝0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值；
高斯滤波用来去除图片数据中的噪声，其具体操作是使用5×5的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样；对高斯函数进行离散化，将模板在各个位置的坐标带入到高斯函数公式1中，x轴水平向右，y轴竖直向下；
Figure BDA0001774144110000051
以离散点上的高斯函数值为权值，对我们采集到的灰度矩阵的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均，即可消除高斯噪声；
最后进行二值化，它就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果；
本处使用Threshold()函数中的OTSU算法，原理如下：
记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1；
则图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1；
前景和背景图象的方差：
g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)
此公式为方差公式；
参照下面程序中的sb的表达式；当方差g最大时，认为此时前景和背景差异最大；
此时的灰度t是最佳阈值sb＝w0*w1*(u1-u0)*(u0-u1)；
(2)轮廓裁切：canny边缘检测→寻找边缘轮廓→外接最小四边形→ROI区域裁切；
canny算法首先找寻图像的强度梯度，然后应用非最大抑制技术来消除边误检，使用应用双阈值的方法来决定潜在的边界，最后利用滞后技术来跟踪边界；
然后使用FindContours()函数来寻找所有边缘轮廓，通过RotatedRect rect()函数进行外接最小四边形，最后使用ROI区域裁切获得感兴趣区域；
(3)分水岭分割：标记前景→标记背景→标记未知区域→分水岭分割；
首先封装分水岭算法类，然后获取标记图像，获取前景像素，先对阈值化的二值图像腐蚀，去掉小的白色区域得到前景，并用255标记；获取背景像素，对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反得到背景区域并用128标记，其他未知像素用0标记；合成标记图像，然后将原图和标记图像输入分水岭算法，最后显示结果；
步骤二、将步骤一得到的图像中待修复部分置换为同一颜色，制作出待修复区域的掩膜，最后使用FMM算法对图像中待修复部分进行修复。
制作掩膜时是通过循环遍历整张图片的颜色，然后将像素值为选定颜色的点置为掩膜；然后使用FMM算法处理图像进行修复，使用Inpainting()函数进行修复的，利用那些已经被破坏的区域的边缘，即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补，以达到图像修补的目的；
先处理待修复区域边缘上的像素点，然后层层向内推进，直到修复完所有的像素点。
下面以灰度图为例，对上述步骤二进行详细说明：
一、修复一个像素点：如图1所示，设Ω区域是待修复的区域；δΩ指Ω的边界；要修复Ω中的像素，就需要计算出新的像素值来代替原值。
现在假设p点是我们要修复的像素，以p为中心选取一个小邻域B(ε)，该邻域中的点像素值都是已知的。
显然，我们需要的是用邻域B(ε)中的所有点计算p点的新灰度值。显然，各个像素点所起的作用应该是不同的，也就引入了权值函数来决定哪些像素的值对新像素值影响更大，哪些比较小。采用下面的公式：
Figure BDA0001774144110000071
这里的w(p,q)就是权值函数，是用来限定邻域中各像素的贡献大小的。
w(p,q)＝dir(p,q)·dst(p,q)·lev(p,q)
Figure BDA0001774144110000072
Figure BDA0001774144110000073
Figure BDA0001774144110000074
其中，d0和T0分别为距离参数和水平集参数，一般都取为1。方向因子dir(p,q)保证了越靠近法线方向的像素点对p点的贡献最大；几何距离因子dst(p,q)保证了离p点越近的像素点对p点贡献越大；水平集距离因子lev(p,q)保证了离经过点p的待修复区域的轮廓线越近的已知像素点对点p的贡献越大。
二、修复待修复区域中的所有像素：
首先将像素分为三类，用flag标识记录：BAND：其实就是δΩ上的像素；KNOWN:就是δΩ外部不需要修复的像素；INSIDE:就是δΩ内部的等待修复的像素。
另外，每个像素还需要存储两个值：T(该像素离到边缘δΩ的距离)；I(灰度值)。
处理像素是方式如下：
1.初始化。首先按上面说的方法找到narrowBand，flag记为BAND；窄边内部的待修复区域记为INSIDE，已知像素flag设为KNOWN。BAND和KNOWN类型的像素T值初始化为0(这里看opencv代码里好像把KNOWN也设为106)，INSIDE类型像素T值设为无限大(实际中设为106)。
2.定义一个数据结构NarrowBand(opencv中采用双向链表实现)，将窄边中的像素按T值升序排列，依次加入到NarrowBand中，先处理T最小的像素。假设为p点，将p点类型改为KNOWN,然后依次处理p点的四邻域点Pi。如果Pi类型为INSIDE，若是则重新计算I，修复该点，并更新其T值,修改该点类型为BAND,加入NarrowBand(这里仍按顺序，即始终保持NarrowBand是按升序排列的)。依次进行，每次处理的都是NarrowBand中T最小的像素，直到NarrowBand中没有像素。
对植物叶片进行拍摄后，利用本发明直接进行图像修复，如图2、图3、图4为使用本发明对不同破损图片叶片修复的效果图，从图2-4中可以看出，修复准确率非常之高，也说明了本发明的可行性。

Claims (7)

1.一种针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于，将所有破损植物叶片的图像进行预处理后将所有预处理后的图像中待修复区域处理为同一颜色，再利用此种颜色构建掩膜，实现对破损植物叶片图像的批量修复，具体步骤如下：
步骤一、对破损植物叶片的图像预处理，包括：
1)前期处理，所述前期处理是对破损植物叶片的图像依次经过图像缩小、灰度化、高斯滤波、二值化处理，得到呈现出明显的黑白效果的图像；
2)轮廓裁切，所述轮廓裁切是对步骤1)中得到的图像依次进行canny边缘检测、寻找边缘轮廓、获取外接最小四边形、ROI区域裁切，获得感兴趣区域图像；
3)分水岭分割，所述分水岭分割是利用分水岭算法将步骤2)得到的感兴趣区域图像分割成不同的区域；
步骤二、将步骤一得到的图像中待修复部分置换为同一颜色，制作出待修复区域的掩膜，制作掩膜时是通过循环遍历整张预处理后的图片的颜色，然后将像素值为选定颜色的点置为掩膜，然后使用FMM算法的Inpainting()函数进行修复：利用那些已经被破坏的区域的边缘，即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补，以达到图像修补的目的；先处理待修复区域边缘上的像素点，然后层层向内推进，直到修复完所有的像素点。
2.根据权利要求1所述的针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于：所述步骤一中图像缩小的原理是：设原始图像的像素矩阵为M*N，缩小后图像的像素矩阵为m*n，将图像划分为(M*N)/(m*n)大小的互不相交的小块，计算小块的平均值，该值作为缩小图像对应的像素值。
3.根据权利要求1所述的针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于：所述步骤一中灰度化具体过程为：使用亮度Y与R、G、B三个颜色分量的Y＝0.3R+0.59G+0.11B表达图像的灰度值。
4.根据权利要求1所述的针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于：所述步骤一中高斯滤波的具体操作是：使用5×5的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样，对高斯函数进行离散化，将模板在各个位置的坐标带入到高斯函数
Figure FDA0003682301360000021
中，其中x轴水平向右，y轴竖直向下，以离散点上的高斯函数值为权值，对灰度化的图像的每个像素点做邻域内的加权平均，从而消除高斯噪声。
5.根据权利要求1所述的针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于：所述步骤一中二值化的具体操作是：将高斯滤波后的图像上的像素点的灰度值设置为0或255，使用Threshold()函数中的OTSU算法，原理如下：
记t为高斯滤波后的图像的前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1，则图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1，前景和背景图象的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),当方差g最大时，此时的灰度t是最佳阈值sb＝w0*w1*(u1-u0)*(u0-u1)。
6.根据权利要求1所述的针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于：所述步骤一中轮廓裁切的具体步骤为：利用canny算法首先找寻二值化处理后的图像的强度梯度，然后应用非最大抑制技术来消除边误检，之后使用应用双阈值的方法来决定潜在的边界，最后利用滞后技术来跟踪边界，然后使用FindContours()函数来寻找所有边缘轮廓，然后通过RotatedRect rect()函数进行外接最小四边形，最后使用ROI区域裁切获得感兴趣区域图像。
7.根据权利要求1所述的针对破损植物叶片的批量修复方法，其特征在于：所述步骤一中分水岭分割的具体步骤为：首先封装分水岭算法类，然后获取感兴趣区域图像的前景像素，先对阈值化的二值图像腐蚀，去掉小的白色区域得到前景，并用255标记；获取背景像素，对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反得到背景区域并用128标记，其他未知像素用0标记；合成标记图像，然后将原感兴趣区域图像和标记图像输入分水岭算法，将感兴趣区域图像分割成不同的区域。
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