JP2019008382A - 植物の画像領域抽出装置及び植物の画像領域抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】植物の生育環境の制約を受けることなく、植物の画像領域を高精度に抽出することができる植物の画像領域抽出装置及び植物の画像領域抽出方法を提供する。【解決手段】植物の画像領域抽出装置１において、撮影画像取得部（２０、３１）は、植物の生育段階を時系列的に撮影した複数の撮影画像を取得する。ＣＰＵにおいて、色変換処理部は、複数の撮影画像に色変換処理を施して複数の色変換画像とする。二値化閾値設定部は、複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、論理演算処理の結果に従って、二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する。マスク画像生成部は、複数の色変換画像に二値化閾値に基づく二値化処理を施してマスク画像を生成する。植物領域抽出部は、マスク画像に基づいて複数の撮影画像から植物の画像領域を抽出する。【選択図】図２

Description

本発明は、植物の画像領域抽出装置及び植物の画像領域抽出方法に関する。

特許文献１には、植物体を撮像して取得したカラー画像より植物体の画像領域を抽出する方法が開示されている。この方法では、カラー画像の所定の色成分画像について背景の画像領域の濃度値を計測し、その計測値を予め同種の植物体のサンプルを用いて求められた２値化しきい値を算出する演算式に当てはめて背景の画像領域の明るさに応じた２値化しきい値を算出する。そして、２値化しきい値により色成分画像を２値化処理してマスク画像を生成し、そのマスク画像を用いてカラー画像より植物体の画像領域のみを抽出する。カラー画像は、単位画素当たりの面積を求めるための基準板の画像を含んでいる。２値化しきい値を算出する演算式は、色成分画像の背景の画像領域内の最も暗いまたは最も明るい決められた領域の濃度値と基準板の画像領域の濃度値との間の値に２値化しきい値を決定するものである。

特許第５７６１７８９号公報

しかしながら、特許文献１は、植物の生育環境（栽培環境）を制約しなければならないという技術課題がある。例えば、特許文献１は、カラー画像に単位画素当たりの面積を求めるための基準板（指標物）の画像が含まれていること、色成分画像に二値化の基準となる明暗の基準領域が存在することが必須となっており、パレット上に同一環境で植物を生育管理（栽培管理）するような場合に適用範囲が限られている。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、植物の生育環境の制約を受けることなく、植物の画像領域を高精度に抽出することができる植物の画像領域抽出装置及び植物の画像領域抽出方法を提供することを目的の１つとする。

本実施形態の植物の画像領域抽出装置は、その一態様では、植物の生育段階を時系列的に撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記複数の撮影画像に色変換処理を施して複数の色変換画像とする色変換処理部と、前記複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、当該論理演算処理の結果に従って、前記二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する二値化閾値設定部と、前記複数の色変換画像に前記二値化閾値に基づく二値化処理を施してマスク画像を生成するマスク画像生成部と、前記マスク画像に基づいて前記複数の撮影画像から植物の画像領域を抽出する植物領域抽出部と、を有することを特徴としている。

本実施形態の植物の画像領域抽出方法は、その一態様では、植物の生育段階を時系列的に撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、前記複数の撮影画像に色変換処理を施して複数の色変換画像とする色変換処理ステップと、前記複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、当該論理演算処理の結果に従って、前記二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する二値化閾値設定ステップと、前記複数の色変換画像に前記二値化閾値に基づく二値化処理を施してマスク画像を生成するマスク画像生成ステップと、前記マスク画像に基づいて前記複数の撮影画像から植物の画像領域を抽出する植物領域抽出ステップと、を有することを特徴としている。

本発明によれば、植物の生育環境の制約を受けることなく、植物の画像領域を高精度に抽出することができる植物の画像領域抽出装置及び植物の画像領域抽出方法を提供することができる。

本実施形態による植物の画像領域抽出装置を搭載した植物生育管理システムの構成を示す図である。 植物生育管理装置のハードウェア構成を示す図である。 ＣＰＵの内部構成を示す機能ブロック図である。 二値化閾値設定部による二値化閾値の設定の一例を示す図である。 撮影画像とこれに対応する色変換画像及び色変換画像に二値化閾値候補群の各々に基づく二値化処理を施した二値化画像を示す図である。 二値化閾値設定部が排他的論理和演算を実行することの技術的意義を示す図である。 本実施形態による植物の画像領域抽出方法を示すフローチャートである。 図７のステップＳＴ１０の複数の撮影画像と色変換画像の取り込み処理を示すフローチャートである。 図７のステップＳＴ２０の論理演算処理を示すフローチャートである。 図７のステップＳＴ３０の二値化閾値設定処理を示すフローチャートである。

図１は、本実施形態による植物の画像領域抽出装置を搭載した植物生育管理システムの構成を示す図である。植物生育管理システム１は、例えば、植物工場に設置されて、当該植物工場で生育される野菜や果物等の植物１０（図１ではイチゴを例示して描いている）の画像を抽出し、抽出した植物１０の画像に基づいて、当該植物１０の生育情報を推定して、当該植物１０の生育管理（水や栄養分の調整等）を実行する。

植物生育管理システム１は、カラーカメラ（撮影画像取得部）２０と、植物生育管理装置（制御用ＰＣ）３０とを有している。カラーカメラ２０と植物生育管理装置３０は、互いに通信可能に接続されている。

カラーカメラ２０は、植物１０の生育段階を時系列的に撮影して複数の撮影画像（ＲＧＢ画像）を取得する（図１はグレースケールで読み込んでいるが植物１０の撮影画像はカラー画像である）。複数の撮影画像は、例えば、第１段階では植物１０の発芽画像、第２段階では植物１０の栄養成長画像、第３段階では植物１０の花芽分化画像、第４段階では植物１０の開花画像、第５段階では植物１０の受精画像、第６段階では植物１０の結実画像とすることができる（第１段階〜第６段階の段階ごとに複数の撮影画像を含むことができる）。カラーカメラ２０は、撮影（取得）した複数の撮影画像を植物生育管理装置３０に送信する。

なお、図１ではカラーカメラ２０を単一のブロックで描いているが、カラーカメラ２０の数や配置には自由度があり、種々の設計変更が可能である。例えば、植物１０の上方と側方に複数のカラーカメラ２０を設け、上方のカラーカメラ２０で植物の株の密度を主にモニタリングし、側方のカラーカメラ２０で植物の丈の長さを主にモニタリングすることができる。

図２は、植物生育管理装置３０のハードウェア構成を示す図である。植物生育管理装置３０は、インターフェース部（撮影画像取得部）３１と、ＣＰＵ３２と、メモリ３３と、記憶部３４と、入力部３５と、表示部３６と、これら構成要素３１〜３６を互いに接続するバス３７とを有している。

インターフェース部３１は、カラーカメラ２０から送信されてきた複数の撮影画像を受信（取得）する。すなわち、複数の撮影画像を取得する「撮影画像取得部」は、カラーカメラ２０であってもよいし、植物生育管理装置３０のインターフェース部３１であってもよい。別言すると、本実施形態の「植物の画像領域抽出装置」は、カラーカメラ２０と植物生育管理装置３０の組み合わせによって構成されてもよいし、植物生育管理装置３０の単体で構成されてもよい。

ＣＰＵ３２は、植物生育管理装置３０の全構成要素を制御するための中央処理装置である。ＣＰＵ３２の詳細構成や具体的制御については後述する。

メモリ３３は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成されており、インターフェース部３１が受信した複数の撮影画像を記録するとともに、ＣＰＵ３２が処理中のデータやプログラム等を記録するものである。

記憶部３４は、例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）等から構成されており、ＣＰＵ３２がその機能（特に本実施形態による植物の画像領域抽出機能）を実現するための各種のプログラムやデータ等を記憶するものである。

入力部３５は、例えばキーボードやマウス等を有する入力装置から構成されている。

表示部３６は、インターフェース部３１が受信した複数の撮影画像やその他の画像、植物１０の生育管理情報等を表示する表示装置から構成されている。

図３は、ＣＰＵ３２の内部構成を示す機能ブロック図である。ＣＰＵ３２は、色変換処理部３２Ａと、二値化閾値設定部３２Ｂと、マスク画像生成部３２Ｃと、植物領域抽出部３２Ｄとを有している。

色変換処理部３２Ａは、インターフェース部３１が受信した複数の撮影画像に色変換処理を施して複数の色変換画像とする。例えば、色変換処理部３２Ａは、複数の撮影画像であるＲＧＢ画像をＬａｂ画像に変換するＲＧＢ／Ｌａｂ変換処理を実行した後、当該Ｌａｂ画像からＢ成分を抽出することにより、複数の色変換画像とする。色変換処理部３２Ａによる色変換処理の前後に亘る複数の撮影画像と複数の色変換画像は、互いに対応付けられて、記憶部３４に記憶される。なお、色変換処理部３２Ａによる色変換処理の態様には自由度があり、種々の設計変更が可能である。

二値化閾値設定部３２Ｂは、色変換処理部３２Ａによる複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、当該論理演算処理の結果に従って、二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する。

二値化閾値設定部３２Ｂは、色変換処理部３２Ａによる複数の色変換画像に二値化閾値候補群の各々に基づく二値化処理を施して排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで二値化画像群を生成し、当該二値化画像群から選択した二値化画像に対応する二値化閾値を設定する。

二値化閾値設定部３２Ｂは、二値化画像群から最大画素数の二値化画像を選択し、当該二値化画像に対応する二値化閾値を設定する。

本実施形態では、「二値化閾値（二値化閾値候補群の各構成要素）」は、画素濃度値を意味している。また、「二値化処理」は、色変換画像の各画素のうち、二値化閾値（画素濃度値）以上のものを拾い、二値化閾値（画素濃度値）未満のものを切り捨てることにより、白と黒の二階調の二値化画像を生成することを意味している。

図４は、二値化閾値設定部３２Ｂによる二値化閾値の設定の一例を示す図である。図４は、植物１０の生育段階を１日毎に９０日に亘って撮影して各９０枚の撮影画像（ＲＧＢ画像）と色変換画像を取得する場合を例示している。

まず、二値化閾値設定部３２Ｂは、１日目〜９０日目の９０枚の色変換画像に対して、二値化閾値候補群のうち最も小さい二値化閾値（画素濃度値）ａによる二値化処理を施して、排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで、最初の二値化画像を得る。

次いで、二値化閾値設定部３２Ｂは、１日目〜９０日目の９０枚の色変換画像に対して、二値化閾値候補群のうち２番目に小さい二値化閾値（画素濃度値）ａ＋ｘによる二値化処理を施して、排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで、２枚目の二値化画像を得る。

次いで、二値化閾値設定部３２Ｂは、１日目〜９０日目の９０枚の色変換画像に対して、二値化閾値候補群のうち３番目に小さい二値化閾値（画素濃度値）ａ＋２ｘによる二値化処理を施して、排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで、３枚目の二値化画像を得る。

同様の処理を続けて行き、最後に、二値化閾値設定部３２Ｂは、１日目〜９０日目の９０枚の色変換画像に対して、二値化閾値候補群のうち最も大きい二値化閾値（画素濃度値）ｂによる二値化処理を施して、排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで、最後の二値化画像を得る。

このようにして、複数枚の二値化画像から構成される二値化画像群が得られる。ここで、二値化画像群を構成する二値化画像の数は、二値化閾値候補群を構成する二値化閾値の数と同一となっている（対応している）。

そして、二値化閾値設定部３２Ｂは、二値化画像群から最大画素数の二値化画像（二値化画像群のうち白の画素数が最大となる二値化画像）を選択し、当該二値化画像に対応する二値化閾値を設定する。図４の例では、３枚目の二値化画像が最大画素数（５４５０画素）となっており、それに対応する二値化閾値（画素濃度値）ａ＋２ｘが設定される。

図５は、撮影画像とこれに対応する色変換画像（仮にｘ日目とする）、及び色変換画像に二値化閾値候補群の各々に基づく二値化処理を施した二値化画像を示す図である。図５はグレースケールで読み込んでいるため、撮影画像と色変換画像の判別が付き難くなっているが、これは作図の便宜上の理由によるものである。図５の例では、最小の二値化閾値（画素濃度値）ａを用いた二値化画像、最大の二値化閾値（画素濃度値）ｂを用いた二値化画像、及び、中間の二値化閾値（画素濃度値）ａ＋ｎｘを用いた二値化画像を描いている。

図５に示すように、最小の二値化閾値（画素濃度値）ａを用いた二値化画像は、色変換画像の全画素を拾った全面白色となっており、最大の二値化閾値（画素濃度値）ｂを用いた二値化画像は、色変換画像の全画素を切り捨てた全面黒色となっている。これに対し、中間の二値化閾値（画素濃度値）ａ＋ｎｘを用いた二値化画像は、色変換画像のうち、植物１０のシルエットに対応する画素部分を拾って白色とし、それ以外の画素部分を切り捨てて黒色としたものとなっている。

続いて、図６を参照して、二値化画像（群）の生成ひいては二値化閾値の設定に際して、二値化閾値設定部３２Ｂが排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）を実行することの技術的意義について説明する。図６では、植物１０の生育段階の１日目、４５日目、９０日目の各色変換画像の簡易モデルを例示しており、各色変換画像の各画素を５×５のマトリックス状に描くとともに、各画素に１−１〜５−５の符号を付している。

生育段階の１日目では、画素４−２、４−３、４−４、５−２、５−３、５−４に植物１０の栽培地（栽培容器）が含まれている。生育段階の４５日目では、画素４−２、４−３、４−４、５−２、５−３、５−４に植物１０の栽培地（栽培容器）が含まれており、且つ、画素２−３、３−３、４−３に植物１０の茎部分が含まれている。生育段階の９０日目では、画素４−２、４−３、４−４、５−２、５−３、５−４に植物１０の栽培地（栽培容器）が含まれており、画素２−３、３−３、４−３に植物１０の茎部分が含まれており、画素２−２、２−３、２−４、３−２、３−３、３−４に植物１０の葉部分や実部分が含まれている。

ここで、ある画素に植物１０が含まれている場合を“１”、含まれていない場合を“０”と定義すると、画素２−３、３−３は、生育段階の１日目⇒４５日目⇒９０日目に亘って、“０”⇒“１”⇒“１”と推移し、画素２−２、２−４、３−２、３−４は、生育段階の１日目⇒４５日目⇒９０日目に亘って、“０”⇒“０”⇒“１”と推移している。このように、植物１０が時間の経過とともに成長することに着目して、それまで植物１０が含まれていない画素に植物１０が含まれることになったことを排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）によって読み取って、二値化画像（群）の生成ひいては二値化閾値の設定を実行する。

マスク画像生成部３２Ｃは、色変換処理部３２Ａによる複数の色変換画像に、二値化閾値設定部３２Ｂが設定した二値化閾値に基づく二値化処理を施して、マスク画像を生成する。マスク画像は、例えば、インターフェース部３１が受信した複数の撮影画像（ＲＧＢ画像）から抽出するべき植物の画像領域を白色とし、それ以外の領域を黒色としたような画像とすることができる。

植物領域抽出部３２Ｄは、マスク画像生成部３２Ｃが生成したマスク画像に基づいて、インターフェース部３１が受信した複数の撮影画像（ＲＧＢ画像）から植物の画像領域を抽出する。

上述したように、マスク画像生成部３２Ｃは、マスク画像の生成に当たって、二値化閾値設定部３２Ｂが設定した二値化閾値を使用するのであるが、二値化閾値設定部３２Ｂがどのようなタイミングで二値化閾値を設定するのかには自由度があり、種々の設計変更が可能である。例えば、９０日の生育期間を１つのサイクルとしたとき、今回のサイクルが終了したタイミングで、次回のサイクルで使用する二値化閾値を設定することができる。この場合、今回のサイクルは、次回のサイクルで使用する二値化閾値を設定するためのサンプリングサイクルとしての意味合いを持つことになる。あるいは、１つのサイクル内で、一定期間ごとに二値化閾値を設定（更新）することができる。例えば、育成段階の３０日目、６０日目、９０日目が経過したタイミングで、二値化閾値を設定（更新）することができる。

図７は、本実施形態による植物の画像領域抽出方法を示すフローチャートである。

ステップＳＴ１０では、複数の撮影画像と色変換画像の取り込み処理を実行する。

ステップＳＴ２０では、複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行する。

ステップＳＴ３０では、二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する二値化閾値設定処理を実行する。

ステップＳＴ４０では、植物生育管理装置３０のマスク画像生成部３２Ｃが、ステップＳＴ１０で取り込んだ複数の色変換画像に、ステップＳＴ３０で設定した二値化閾値に基づく二値化処理を施して、マスク画像を生成する（マスク画像生成処理）。

ステップＳＴ５０では、植物生育管理装置３０の植物領域抽出部３２Ｄが、ステップＳＴ４０で生成したマスク画像に基づいて、ステップＳＴ１０で取り込んだ複数の撮影画像から植物の画像領域を抽出する（植物の画像領域抽出処理）。

図８は、図７のステップＳＴ１０の複数の撮影画像と色変換画像の取り込み処理を示すフローチャートである。

ステップＳＴ１１では、植物生育管理装置３０のインターフェース部３１が、カラーカメラ２０から送信されてきた撮影画像を受信する。

ステップＳＴ１２では、植物生育管理装置３０の色変換処理部３２Ａが、インターフェース部３１が受信した撮影画像に色変換処理を施して色変換画像とする。

ステップＳＴ１３では、植物生育管理装置３０の記憶部３４が、撮影画像（ステップＳＴ１１）と色変換画像（ステップＳＴ１２）を互いに対応付けて記憶する。

ステップＳＴ１４では、所定時間経過するのを待つ。例えば、毎日の同時刻に撮影画像と色変換画像を取り込む場合には、翌日の同時刻になるのを待つ。

ステップＳＴ１５では、植物生育管理装置３０の記憶部３４が記憶した撮影画像と色変換画像が所定枚数に到達しているか否かを判定する。撮影画像と色変換画像が所定枚数に到達していない場合（ステップＳＴ１５：Ｎｏ）は、ステップＳＴ１１に戻り、撮影画像と色変換画像が所定枚数に到達している場合（ステップＳＴ１５：Ｙｅｓ）は、リターンする。

図９は、図７のステップＳＴ２０の論理演算処理を示すフローチャートである。

ステップＳＴ２１では、植物生育管理装置３０の二値化閾値設定部３２Ｂが、二値化閾値候補群のうち最小の二値化閾値（画素濃度値）ａを論理演算処理用二値化閾値ｎに仮設定する（ｎ＝ａ）。

ステップＳＴ２２では、植物生育管理装置３０の記憶部３４が記憶した複数の色変換画像が読み出される。

ステップＳＴ２３では、植物生育管理装置３０の二値化閾値設定部３２Ｂが、複数の色変換画像に対して、仮設定した論理演算処理用二値化閾値ｎによる二値化処理を施す。

ステップＳＴ２４では、植物生育管理装置３０の二値化閾値設定部３２Ｂが、二値化処理を施した複数の色変換画像を排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで二値化画像を得る。

ステップＳＴ２５では、植物生育管理装置３０の記憶部３４が、二値化閾値設定部３２Ｂが排他的論理和演算（ＸＯＲ演算）することで得られた二値化画像を記憶する。

ステップＳＴ２６では、植物生育管理装置３０の二値化閾値設定部３２Ｂが、仮設定した論理演算処理用二値化閾値ｎを一段階だけインクリメントする（ｎ⇒ｎ＋ｘ）。

ステップＳＴ２７では、仮設定した論理演算処理用二値化閾値ｎが、二値化閾値候補群のうち最大の二値化閾値（画素濃度値）ｂに到達しているか否かを判定する（ｎ＜ｂ？）。論理演算処理用二値化閾値ｎが最大の二値化閾値（画素濃度値）ｂに到達していない場合（ｎ＜ｂ）（ステップＳＴ２７：Ｎｏ）は、ステップＳＴ２３に戻り、論理演算処理用二値化閾値ｎが最大の二値化閾値（画素濃度値）ｂに到達している場合（ｎ＝ｂ）（ステップＳＴ２７：Ｙｅｓ）は、リターンする。

ステップＳＴ２３〜ステップＳＴ２７のループによって、仮設定した論理演算処理用二値化閾値ｎがａ、ａ＋ｘ、ａ＋２ｘ、・・・、ｂのそれぞれの場合の二値化画像を得ることで、二値化画像群が生成される。二値化画像群は、植物生育管理装置３０の記憶部３４に記憶される。

図１０は、図７のステップＳＴ３０の二値化閾値設定処理を示すフローチャートである。

ステップＳＴ３１では、植物生育管理装置３０の二値化閾値設定部３２Ｂが、二値化画像群から最大画素数の二値化画像（白黒の二階調のうちの白領域の画素数が最も大きい二値化画像）を選択し、当該二値化画像に対応する二値化閾値を設定して、リターンする。

このように、本実施形態によれば、植物生育管理装置３０の二値化閾値設定部３２Ｂが、複数の色変換画像（ＲＧＢ画像）と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、論理演算処理の結果に従って、二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する。これにより、植物の生育環境の制約を受けることなく、常に最適な二値化閾値の設定・更新が可能になるため、植物の画像領域を高精度に抽出することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。上記実施の形態において、添付図面に図示されている構成要素の大きさや形状、機能などについては、これに限定されず、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。

本発明は、植物工場に設置される植物の画像領域抽出装置及び植物の画像領域抽出方法に適用することができる。

１ 植物の生育管理システム（植物の画像領域抽出装置）
１０ 植物
２０ カラーカメラ（撮影画像取得部）
３０ 植物生育管理装置（制御用ＰＣ）
３１ インターフェース部（撮影画像取得部）
３２ ＣＰＵ
３２Ａ 色変換処理部
３２Ｂ 二値化閾値設定部
３２Ｃ マスク画像生成部
３２Ｄ 植物領域抽出部
３３ メモリ
３４ 記憶部
３５ 入力部
３６ 表示部
３７ バス

Claims (6)

1. 植物の生育段階を時系列的に撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得部と、
   前記複数の撮影画像に色変換処理を施して複数の色変換画像とする色変換処理部と、
   前記複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、当該論理演算処理の結果に従って、前記二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する二値化閾値設定部と、
   前記複数の色変換画像に前記二値化閾値に基づく二値化処理を施してマスク画像を生成するマスク画像生成部と、
   前記マスク画像に基づいて前記複数の撮影画像から植物の画像領域を抽出する植物領域抽出部と、
   を有することを特徴とする植物の画像領域抽出装置。
2. 前記二値化閾値設定部は、前記複数の色変換画像に前記二値化閾値候補群の各々に基づく二値化処理を施して排他的論理和演算することで二値化画像群を生成し、当該二値化画像群から選択した二値化画像に対応する二値化閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の植物の画像領域抽出装置。
3. 前記二値化閾値設定部は、前記二値化画像群から最大画素数の二値化画像を選択し、当該二値化画像に対応する二値化閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の植物の画像領域抽出装置。
4. 植物の生育段階を時系列的に撮影した複数の撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、
   前記複数の撮影画像に色変換処理を施して複数の色変換画像とする色変換処理ステップと、
   前記複数の色変換画像と二値化閾値候補群に基づく論理演算処理を実行し、当該論理演算処理の結果に従って、前記二値化閾値候補群から二値化閾値を設定する二値化閾値設定ステップと、
   前記複数の色変換画像に前記二値化閾値に基づく二値化処理を施してマスク画像を生成するマスク画像生成ステップと、
   前記マスク画像に基づいて前記複数の撮影画像から植物の画像領域を抽出する植物領域抽出ステップと、
   を有することを特徴とする植物の画像領域抽出方法。
5. 前記二値化閾値設定ステップでは、前記複数の色変換画像に前記二値化閾値候補群の各々に基づく二値化処理を施して排他的論理和演算することで二値化画像群を生成し、当該二値化画像群から選択した二値化画像に対応する二値化閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の植物の画像領域抽出方法。
6. 前記二値化閾値設定ステップでは、前記二値化画像群から最大画素数の二値化画像を選択し、当該二値化画像に対応する二値化閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の植物の画像領域抽出方法。