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一种水稻抽穗期的自动检测方法，首先根据水稻历史图像序列离线训练得到稻穗像素点的水稻稻穗颜色信息表，水稻稻穗颜色信息表包含信息有稻穗像素点在每一亮度i＝1,…,255下对应的a颜色值和b颜色值的分布情况，然后在线实时获取水稻图像，并按照如下方式判断水稻是否进入水稻抽穗期：（1）将获取的当前水稻图像转化到L‑a‑b颜色空间，将图像中各像素点的L‑a‑b颜色空间色彩分量与所述水稻稻穗颜色信息表进行比对，确定满足颜色值分布情况的色彩分量对应的像素点为稻穗像素点，进而得到由稻穗像素点构成的稻穗区域；（2）计算稻穗区域的像素数占水稻图像的像素总数的比例得到稻穗盖度；（3）对计算得到的稻穗盖度进行中值滤波处理；（4）将中值滤波处理后的稻穗盖度与当前图像之前计算得到的历史水稻图像的稻穗盖度进行比较，若稻穗盖度明显增大，则表明当前水稻图像中的水稻进入抽穗期；所述根据水稻穗像历史图像序列离线训练得到稻穗像素点的水稻稻穗颜色信息表的具体实现方式为：（01）根据水稻穗像历史图像序列生成稻穗样本图像集；（02）获取稻穗样本图像集中所有图像的稻穗像素点在L‑a‑b颜色空间的色彩分量（L，a，b）,其中L表示亮度，a表示红或绿的对应值，b表示黄或蓝的对应值，其中L，a，b为8位无符号整型；（03）分别统计在每一亮度i＝1,…,255下的（a，b）颜色值相同的稻穗像素点个数；（04）分别在每一亮度i＝1,…,255下，按照（a，b）颜色值相同的稻穗像素点个数越多，则稻穗像素点在亮度i下表现为（a，b）颜色值的可能性越大的原则选取亮度i下的稻穗（a，b）颜色的标定值；（05）定义三维ColorMap全零矩阵,第一维表示a颜色值,第二维表示b颜色值,第三维表示L亮度,令步骤(04)确定的每一亮度i下的稻穗（a，b）颜色的标定值表示为(s,t,i),将ColorMap全零矩阵中的(s,t,i)元素值ColorMap(s,t,i)赋值为1，从而得到每一亮度i下表征稻穗颜色的二值图像；（06）对ColorMap中每一亮度i下的稻穗颜色的二值图像依次进行膨胀和腐蚀，得到水稻稻穗颜色信息表。 |
