一种基于计算机视觉的花蕾判别方法

摘要

本发明公开了一种基于计算机视觉的花蕾判别方法。包括以下步骤：图像预处理，图像分割扩展，图像显著图计算，图像SURF关键点计算，关键点直方图计算，特征量计算，支持向量机预测结果。对CCD相机采集到图片进行RGB到HSI的颜色空间转换，分别对H、S分量进行中值滤波；对滤波后的分量进行颜色阈值分割、合并，填充、识别轮廓，并扩展截取识别轮廓外接矩形部分；使用残谱法计算截取部分显著图；同时计算截取部分的SURF关键点；计算在不同显著值上的SURF关键点直方图；不等距合并直方图信息形成特征量；利用支持向量机对特征量进行预测，得出花蕾的判别结果。采用本发明，能有效区分花蕾与开放的花朵。

主权项

一种基于计算机视觉的花蕾判别方法，其特征在于，包括如下步骤：第1、图像预处理，接收来自CCD相机的图像信号，对图像的RGB颜色空间转换为HSI颜色空间，提取出HSI颜色空间的H与S分量并进行中值滤波；第2、图像分割扩展，将预处理后提取出的H与S分量空间进行颜色阈值分割、合并、轮廓填充、轮廓识别，对轮廓外接矩形部分进行扩展截取。第3、图像显著图计算，对第2步扩展截取的图像信号运用残谱法计算显著图；第4、图像SURF关键点计算，对第2步扩展截取的图像信号同时计算SURF关键点；第5、关键点直方图计算，将第3步计算得到的显著图与第4步计算得到的SURF关键点信息进行整合，得出在不同显著值上SURF关键点的直方图；第6、特征量计算，对第5步得到的关键点直方图进行不等距区间合并，形成6个特征量；第7、支持向量机预测结果，将第6步得到的6个特征量送入训练好的支持向量机中，得出判别结果。