发明名称 网纹甜瓜果实表型提取与量化方法
摘要 本发明公开了一种网纹甜瓜果实表型提取和量化方法,包括步骤:S1采用参照物法利用RGB-D视觉传感器采集网纹甜瓜果实的RGB图像和深度图像,并对RGB图像进行预处理;S2对预处理后的图像进行分割,获取参照物图像,并计算像素长度比;S3基于深度图像分割果实,利用像素长度比,计算得到果实的形状特征参数;S4将深度图像中获得的果实的轮廓信息,用在RGB图像中获取果实的RGB图像区域;S5针对果实的RGB图像区域,利用颜色空间转换,获取颜色参数H和S,基于果实RGB图像区域,用网纹覆盖率,灰度共生矩阵参数和多分形维数参数,量化甜瓜网纹特征。本发明的方法提高了网纹甜瓜表型提取的全面性以及获取效率,提高了网纹甜瓜表型量化的客观性和准确性。
申请公布号 CN103065149B 申请公布日期 2016.05.04
申请号 CN201210563856.0 申请日期 2012.12.21
申请人 上海交通大学 发明人 黄丹枫;李磊;柯顺魁;苗玉彬;常丽英;牛庆良;唐东梅
分类号 G06K9/60(2006.01)I 主分类号 G06K9/60(2006.01)I
代理机构 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人 郭国中
主权项 一种网纹甜瓜表型提取和量化方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1.在网纹甜瓜温室自然生长环境中,采用参照物法利用RGB‑D视觉传感器采集网纹甜瓜果实的RGB图像和深度图像,并对采集到的RGB图像进行预处理;S2.对预处理后的RGB图像进行分割,获取参照物图像和果实图像,并计算参照物图像的像素长度比;S3.基于深度图像分割出果实轮廓,利用果实轮廓和步骤S1计算出的像素长度比,计算得到果实的形状特征参数:纵径、横径、横截面积;S4.利用深度图像中获得的果实轮廓信息,在预处理后的RGB图像中获取果实RGB图像区域;S5.针对果实RGB图像区域,利用颜色空间转换生成HSI图像,获取颜色特征参数H和S,基于果实RGB图像区域,用网纹覆盖率、灰度共生矩阵参数、以及多分形维数参数,量化甜瓜网纹特征;采用参照物法采集网纹甜瓜果实的RGB图像和深度图像的参照标准为1.5cm*1.5cm的红色纸板,将所述红色纸板挂在果实的瓜梗上与果实一同进行图像的采集;步骤S1中的所述预处理具体包括如下步骤:对采集到的RGB图像进行双边滤波和中值滤波以去除噪声;步骤S3具体包括如下步骤:S3.1基于深度图像,对深度景深数据做直方图,根据直方图确定阈值区间,分割出果实初始轮廓;S3.2对果实初始轮廓进行轮廓探测操作,并进行高斯滤波,进行K均值聚类处理,得到果实轮廓;S3.3利用所述的果实轮廓和步骤S1计算出的像素长度比,计算得到果实的形状特征参数:纵径、横径、横截面积;步骤S5具体包括如下步骤:S5.1基于所述果实RGB图像区域进行颜色空间转换,将果实RGB图像区域转换为HSI图像,提取颜色特征参数H和S;S5.2将果实RGB图像区域,滤波,转换为二值图像,计算网纹覆盖率;S5.3将果实RGB图像区域灰度化,利用灰度共生矩阵,计算甜瓜网纹纹理在0°方向、45°方向、90°方向和135°方向上的灰度共生矩阵的三个纹理特征参量:角二阶矩、熵、对比度,然后将四个方向上的纹理特征参量求平均值;利用多分形维数计算多分形维数参数容量维数D<sub>0</sub>,信息熵维数D<sub>1</sub>,关联维数D<sub>2</sub>和间隙度L;将颜色特征参数H和S、甜瓜网纹纹理的灰度共生矩阵参数和多分形维数参数D<sub>0</sub>,D<sub>1</sub>,D<sub>2</sub>和间隙度L作为输入,根据模糊神经网络,对网纹甜瓜的生长阶段、成熟期表皮是否变黄、果实是否开裂、表皮是否双色、网纹分布情况、有无皱皮进行判断,确定生长期及成熟期的生长状况,其中,灰度共生矩阵参数包括角二阶矩、熵、对比度。
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