CN112734786A - 一种基于hsv颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，包括以下步骤：（1）数据采集：采集葡萄叶的图片数据；所述图片数据的为BGR图像；（2）转换至HSV颜色空间：读取步骤(1)中的葡萄叶的图片数据，并将所述图片数据转换至HSV颜色空间；（3）提取S通道数据：提取步骤(2)中HSV颜色空间的S通道数据；（4）自适应葡萄叶图像分割：对步骤(3)中的S通道数据进行OTSU自适应阈值选取，并对所述葡萄叶的图片数据进行葡萄叶图像分割；（5）输出分割结果：针对步骤(4)中的葡萄叶图像分割的结果，进行图像处理，并输出最终分割结果。本发明无需人工标注，能够进行自适应，有效提升葡萄叶图像的分割效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，更具体地，涉及一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法。
背景技术
葡萄叶生长情况与生长环境、施肥、灌溉情况等有着密切关系，不同物候期的葡萄叶生长情况影响后期的枝条成熟情况、葡萄产量及品质。葡萄叶的自动测量技术是葡萄研究的重要方向，尤其是葡萄园批量葡萄叶测量技术，对园区葡萄生长情况具有一定的统计意义。
随着人工智能与计算机视觉技术的发展，葡萄叶的自动测量基于图像的葡萄叶测量技术以低成本、高效率的优势成为主流选择。目前存在几种方案：基于RGB颜色空间的图像分割方案，易受光照条件影响；基于边缘检测的方案，常因干扰因素无法形成闭合区域；基于深度学习语义分割的方案，标注成本高、研发周期较长。
发明内容
本发明针对背景技术存在的不足，本发明根据葡萄园中葡萄叶的颜色特征、环境光照较复杂的特点，采用图像识别技术，提供了一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，该方法无需人工标注，能够针对葡萄园环境进行自适应，有效提升葡萄叶图像的分割效果。
为解决上述问题，提供一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，包括以下步骤：
(1)数据采集：采集葡萄叶的图片数据；所述图片数据的为BGR图像；
(2)转换至HSV颜色空间：读取步骤(1)中的葡萄叶的图片数据，并将所述图片数据转换至HSV颜色空间；
(3)提取S通道数据：提取步骤(2)中HSV颜色空间的S通道数据；
(4)自适应葡萄叶图像分割：对步骤(3)中的S通道数据进行OTSU自适应阈值选取，并对所述葡萄叶的图片数据进行葡萄叶图像分割；
(5)输出分割结果：针对步骤(4)中的葡萄叶图像分割的结果，进行图像处理，并输出最终分割结果。
特别的，所述步骤(1)采集葡萄叶的图片数据的方法为通过相机在与葡萄叶的表面垂直向上的角度拍摄获得。
特别的，所述步骤(2)所述图片数据转换至HSV颜色空间的方法为通过OpenCV的cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)函数将BGR图像转换至HSV颜色空间。
特别的，所述步骤(4)进行OTSU自适应阈值选取的方法为：根据自适应阈值将步骤(3)中的S通道数据转换为前景与背景，所述前景为葡萄叶片，所述背景为除葡萄叶片外的其他目标。
特别的，所述自适应阈值的具体计算方法为：
(a)输入S通道数据，初始化分割阈值t＝0；
(b)将S通道数据中灰度值大于或等于阈值t的像素记作前景，计算前景的灰度值占比w0(t)以及前景的灰度值均值μ0(t)；其中，w0(t)为前景的像素点数量除以S通道数据的像素点总数；μ0(t)为前景的像素点灰度总和除以前景的像素点总数；
(c)将灰度值小于阈值t的像素记作背景，计算背景的灰度值占比w1(t)以及背景的灰度值均值μ1(t)；其中，w1(t)为背景的像素点数量除以S通道数据的像素点总数；μ1(t)为背景的像素点灰度总和除以背景的像素点总数；
(d)通过公式(1)计算出前景与背景的类间方差值
记录下当前阈值t的类间方差值：
(e)将下一个阈值t＝1带入并执行步骤(b)-步骤(d)，直至阈值t＝255；
(f)选取步骤(e)中最大的类间方差值以及其对应的阈值，该阈值即为自适应阈值。
特别的，所述步骤(5)中进行图像处理的方法为：通过中值滤波进行过滤，并通过限定尺寸移除图像中的小区域。
本发明的有益效果：
本发明与现有葡萄叶图像分割方法相比，根据葡萄叶图像在HSV颜色空间的S通道具有前景背景区分性较强的特点，在不同光照条件下鲁棒性较好，运行速度快，无需人工标注，通过自适应阈值的方式实现葡萄叶的图像分割。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的图像分割方法流程图；
图2为本发明实施例的二维OTSU自适应阈值选取算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
如图1所示，本实施例的一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，包括以下步骤：
(1)数据采集：在葡萄园区，通过相机在与葡萄叶的表面垂直向上的角度拍摄，采集葡萄叶的图片数据。图片数据的为BGR图像。
(2)转换至HSV颜色空间：读取步骤(1)中的葡萄叶的图片数据，并通过OpenCV的cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)函数将BGR图像转换至HSV颜色空间。
(3)提取S通道数据：提取步骤(2)中HSV颜色空间的S通道数据。HSV颜色空间数据的S通道，即HSV第2通道，对应饱和度通道，饱和度通道下葡萄叶片与背景的差异相对其他通道比较明显，便于后续的图像分割操作。
(4)自适应葡萄叶图像分割：对步骤(3)中的S通道数据进行OTSU自适应阈值选取，并对所述葡萄叶的图片数据进行葡萄叶图像分割。进行OTSU自适应阈值选取的方法为：根据自适应阈值将步骤(3)中的S通道数据转换为前景与背景。前景为葡萄叶片，背景为除葡萄叶片外的其他目标。
自适应阈值的具体流程如图2所示，计算方法为：
(a)输入S通道数据，初始化分割阈值t＝0；
(b)将S通道数据中灰度值大于或等于阈值t的像素记作前景，计算前景的灰度值占比w0(t)以及前景的灰度值均值μ0(t)；其中，w0(t)为前景的像素点数量除以S通道数据的像素点总数；μ0(t)为前景的像素点灰度总和除以前景的像素点总数；
(c)将灰度值小于阈值t的像素记作背景，计算背景的灰度值占比w1(t)以及背景的灰度值均值μ1(t)；其中，w1(t)为背景的像素点数量除以S通道数据的像素点总数；μ1(t)为背景的像素点灰度总和除以背景的像素点总数；
(d)通过公式(1)计算出前景与背景的类间方差值
记录下当前阈值t的类间方差值：
(e)将下一个阈值t＝1带入并执行步骤(b)-步骤(d)，直至阈值t＝255；
(f)选取步骤(e)中最大的类间方差值以及其对应的阈值，该阈值即为自适应阈值。并按自适应阈值进行前景与背景的图像分割，即可得到前景为葡萄叶片，背景为其他目标的葡萄叶二值化分割图像。
(5)输出分割结果：针对步骤(4)中的葡萄叶图像分割的结果，由于葡萄叶二值化图像仍存在一些噪声还需要进行图像处理，并输出最终分割结果。本发明实施例进行图像处理的方法为：通过中值滤波进行过滤，并通过限定尺寸移除图像中的小区域。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是专利所有者可以在所附权利要求的范围之内做出各种变形或修改，只要不超过本发明的权利要求所描述的保护范围，都应当在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)数据采集：采集葡萄叶的图片数据；所述图片数据的为BGR图像；
(2)转换至HSV颜色空间：读取步骤(1)中的葡萄叶的图片数据，并将所述图片数据转换至HSV颜色空间；
(3)提取S通道数据：提取步骤(2)中HSV颜色空间的S通道数据；
(4)自适应葡萄叶图像分割：对步骤(3)中的S通道数据进行OTSU自适应阈值选取，并对所述葡萄叶的图片数据进行葡萄叶图像分割；
(5)输出分割结果：针对步骤(4)中的葡萄叶图像分割的结果，进行图像处理，并输出最终分割结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，其特征在于：所述步骤(1)采集葡萄叶的图片数据的方法为通过相机在与葡萄叶的表面垂直向上的角度拍摄获得。
3.根据权利要求1所述的一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，其特征在于：所述步骤(2)所述图片数据转换至HSV颜色空间的方法为通过OpenCV的cvtColor(frame，cv.COLOR_BGR2HSV)函数将BGR图像转换至HSV颜色空间。
4.根据权利要求1所述的一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，其特征在于：所述步骤(4)进行OTSU自适应阈值选取的方法为：根据自适应阈值将步骤(3)中的S通道数据转换为前景与背景，所述前景为葡萄叶片，所述背景为除葡萄叶片外的其他目标。
5.根据权利要求1所述的一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，其特征在于：所述自适应阈值的具体计算方法为：
(a)输入S通道数据，初始化分割阈值t＝0；
(b)将S通道数据中灰度值大于或等于阈值t的像素记作前景，计算前景的灰度值占比w0(t)以及前景的灰度值均值μ0(t)；其中，w0(t)为前景的像素点数量除以S通道数据的像素点总数；μ0(t)为前景的像素点灰度总和除以前景的像素点总数；
(c)将灰度值小于阈值t的像素记作背景，计算背景的灰度值占比w1(t)以及背景的灰度值均值μ1(t)；其中，w1(t)为背景的像素点数量除以S通道数据的像素点总数；μ1(t)为背景的像素点灰度总和除以背景的像素点总数；
(d)通过公式(1)计算出前景与背景的类间方差值
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(f)选取步骤(e)中最大的类间方差值以及其对应的阈值，该阈值即为自适应阈值。
6.根据权利要求1所述的一种基于HSV颜色空间的自适应葡萄叶图像分割方法，其特征在于：所述步骤(5)中进行图像处理的方法为：通过中值滤波进行过滤，并通过限定尺寸移除图像中的小区域。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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