CN102521596A - 有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法 - Google Patents

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姚志军
韩秋蕾
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Abstract

本发明涉及一种有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法，该方法包括下述步骤：将农作物目标样本图像调入计算机内存中并计算AC函数；采用滤波器对AC函数进行平滑并将所获得的一系列波峰按照其幅值进行编排，选择其中最大的波峰进行霍夫变换后得到各目标的纹理结构；在待测图像中随机选取初始处理点或指定处理点作为种子细胞元素，利用细胞生长算法进行纹理生长；当细胞生长至边界后，生长过程停止；当细胞生长过程遍历整幅图像，完成目标的自动识别与分割。本发明能够仅仅根据有限的样本来完成目标的自动识别与图像分割，摈弃了以往的复杂算法和苛刻的前提需求条件，具有算法简便、易于实现、运行效率高、目标识别和分割结果理想等特点。

Description

有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法
技术领域
本发明属于图像信号处理技术领域，涉及一种在有限认知条件下农作物目标识别与分割方法。
背景技术
当前国际和国内大多数用于识别和分割的分析描述方法都是基于统计或结构性方法，需要大量的先验知识和样本来获得分类器，数据库庞大，计算方法复杂，效率低下。在农业自动化技术中，农作物识别是其中的重点研究部分，但其识别率和效率一直是制约着农业技术发展的科研难题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种可以依靠有限的先验知识，根据有限的农作物样本来完成目标的自动识别与图像分割，算法简便、易于实现、运行效率高的有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法。
为了解决上述技术问题，本发明的有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法包括下述步骤：
一、将农作物目标OBJi(i＝1，2，......K)的样本图像Ii(x，y)调入计算机内存中，并计算各目标OBJi样本图像的AC函数：
ACi(x，y)＝F-1[F[Ii(x，y)]*F[Ii(x，y)]]   (1)
其中1≤x≤L，1≤y≤W，L和W是目标样本图像的宽度和高度；
二、采用高斯滤波器对步骤一得到的AC函数进行平滑，并将所获得的一系列波峰按照其幅值进行编排，选择其中最大的波峰进行霍夫变换后得到各目标的纹理结构Rpi；
三、在待测图像中随机选取初始处理点或指定处理点作为种子细胞元素N0，利用细胞生长算法进行纹理生长；当细胞生长至边界后，生长过程停止；
四、当细胞生长过程遍历整幅图像，完成目标的自动识别与分割。
所述步骤三中，细胞生长包括下述步骤：
a、设细胞元素的标号为lp，细胞元素的强壮度为θp，细胞元素的纹理结构为Cp；将种子细胞元素N0的初始状态设置为将邻域细胞元素设为Nj，j＝1，2，......n，邻域细胞元素Nj的状态设为
Figure BDA0000118387040000022
Figure BDA0000118387040000023
b、若各邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure BDA0000118387040000024
则令种子细胞元素N0的纹理结构种子细胞生长，各邻域被种子细胞元素占领，此时将邻域上新的种子细胞元素记为N0，且其标号
Figure BDA0000118387040000026
转步骤d；否则令
Figure BDA0000118387040000027
转步骤c；
c、当某个邻域细胞元素Nj的纹理结构且Nj强壮度小于0.5时，或者当
Figure BDA00001183870400000210
时，种子细胞生长，该邻域被种子细胞元素占领，此时将邻域上新的种子细胞元素记为N0，且其标号
Figure BDA00001183870400000211
当
Figure BDA00001183870400000212
且Nj强壮度
Figure BDA00001183870400000213
大于0.5时，种子细胞停止生长；
d、比较此时的种子细胞元素N0与其邻域细胞元素Ni之间的强壮度和纹理结构；当某个邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure BDA00001183870400000214
且Nj的强壮度
Figure BDA00001183870400000215
小于0.5、N0的强壮度大于0.5时，或者当时，种子细胞生长，该邻域被种子细胞元素占领，此时将新的种子细胞元素记为N0，且其标号当
Figure BDA00001183870400000219
且Nj强壮度
Figure BDA00001183870400000220
大于0.5时，种子细胞停止生长；
e、重复步骤d，直至细胞生长过程遍历整幅图像。
有益效果：本发明采用纹理信息技术，结合种子生长的算法，能够仅仅依靠有限的先验知识，根据有限的样本来完成目标的自动识别与图像分割。本发明摈弃了以往的复杂算法和苛刻的前提需求条件，具有算法简便、易于实现、运行效率高、目标识别和分割结果理想等特点。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1为本发明的有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法流程图。
图2为细胞纹理生长初始状态示意图。
图3为实施例1细胞纹理生长过程示意图。
图4为实施例2细胞纹理生长过程示意图。
具体实施方式
本发明采用VC++6.0编程，运行环境为PIII500以上，内存大于256MB，硬盘大于40GB的计算机。
本发明借助细胞生长的思想来完成目标识别和分割。本发明与现有技术的区别在于采用纹理结构作为种子细胞元素进行生长，称为纹理生长。
农作物根据少量的农作物样本(花、叶、茎、果实等)，可以获得每个组成部分的纹理结构特性，然后随机或根据预先指定位置设定“种子”，获得粗略的目标部分的区域(种子＝粗略目标区域)，接下来我们采用细胞生长算法的原理去按照不同待测目标的纹理来进行生长。当纹理生长到边界时，生长过程会自动停止。依照这些步骤，这个方法可以利用很有限的经验和样本完成目标的识别和分害。
细胞生长是一种离散模型，应用在计算理论、数学、复杂科学、理论生物学和纤维结构中。它包括有规律的单元，每个单元对应多种状态中的一种，这种状态也可以是多维的。对于每个细胞来说，每个细胞周围有一些称为邻居的细胞，区别于指定细胞。每个细胞最初被指定一个状态，通过一些可调整的规则来根据当前的状态和邻域的状态来决定新的状态。
本发明细胞生长可以采用传统算法，也可以采用下述方法。
纹理生长是一个双向性的过程，包括三个参数A＝(S，N，δ)，这里S是一个非空的状态值，N是指邻域，δ：δN→S是转移函数，这个函数根据上一时刻给定的状态来定义下一次计算纹理元素状态的规则。
通常用的邻域***N分别是von Neumann和Moore邻域。
在这里，纹理元素状态SP事实上是三个参数的集合(lp，θp，Cp)，lp表示当前细胞元素的标号，θp表示当前细胞元素的“强壮度”，即当前细胞元素纹理结构与目标样本纹理结构的相似度，Cp表示纹理结构，由图像决定。为了不失一般性，我们设θp∈[0，1]。例如，当前细胞元素纹理结构与目标样本纹理结构的相似度为70％，则其强壮度θp等于0.7。
一幅数字图像是一个包含k×m像素的二维数组。一个没有加标记的图像可以看作一种特殊的纹理生长状态，纹理生长空间P由图像定义为k×m，而且初始状态被设置为：
lp＝0，θp＝1，Cp＝Rp
这里Rp是纹理结构。分割的最终的目的就是将每个像素标记为K个可能状态中的一种。
根据预先选定的起始点(种子细胞元素)进行分割，作为种子细胞元素的像素会相应的设置为相应的标记，同时其强壮度设为种子细胞元素的强壮度。由此确定了纹理生长的初始状态。
可以把标记的过程看作是K种不同病菌的生长和竞争。病菌从种子开始生长，想要占据整幅图像。病菌生长和竞争很明显，在每个周期内，每个细胞尝试攻击邻居，攻击强度由攻击细胞的强壮度θq和各自的特征向量决定。若攻击力大于防守强度，则防守方的标记和强度被改变。竞争的结果是最强的细胞占据了周围并且蔓延到整幅图像，从而整幅图像被分为K个区域，需要注意的是相同标记的区域可能并不连续。
当所有的图像区域都已经被不同的纹理标记过，则完成了图像分割和识别。
下面选择花、茎、叶作为农作物目标，以此为例详细说明本发明。
实施例1
如图2、3所示，本发明的有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法步骤如下：
一、将农作物的花OBJ1、茎OBJ2、叶OBJ3的样本图像I1(x，y)、I2(x，y)、I3(x，y)逐帧调入计算机内存中，在这里L和W是图像的宽度和高度。利用纹理图像中的估计网格结构来构建统计模型；
对于一幅样本图像Ii(x，y)，它的AC函数可以按如下公式进行估算：
ACi(x，y)＝F-1[F[Ii(x，y)]*F[Ii(x，y)]]
在这里F和F-1表示傅里叶变换和反向傅里叶变换。采用快速傅里叶变换可以大幅提高函数计算的效率。
二、采用高斯滤波器对步骤一得到的AC函数进行平滑，所获得的一系列波峰按照其幅值进行编排，选择其中最大的波峰进行霍夫变换后得到花OBJ1、茎OBJ2、叶OBJ3的纹理结构Rp1、Rp2、Rp3。
三、设细胞元素的标号为lp，细胞元素的强壮度为θp，细胞元素的纹理结构为Cp；在待测图像中随机选取初始处理点或指定处理点作为种子细胞元素N0，N0的纹理结构与花的纹理结构Rp1相似，将种子细胞元素N0的初始状态设置为
Figure BDA0000118387040000061
即初始状态时认为种子细胞元素为花；将邻域细胞元素设为N1、N2、N3、N4，四个邻域细胞元素的状态分别为
Figure BDA0000118387040000062
l p N 1 = 1 , l p N 2 = 2 , l p N 3 = 3 , l p N 4 = 4 ;
四、各邻域细胞元素N1、N2、N3、N4的纹理结构
Figure BDA0000118387040000064
令种子细胞元素N0的纹理结构
Figure BDA0000118387040000065
种子细胞生长，各邻域被种子细胞元素占领；此时将四个邻域N1、N2、N3、N4上新的种子细胞元素记为N0，且
Figure BDA0000118387040000066
四个新的种子细胞元素的标号lp分别为1、2、3、4，邻域分别为N12、N5、N6，N6、N7、N8，N8、N9、N10，N10、N11、N12；
五、比较此时的种子细胞元素N0与其邻域细胞元素Ni之间的强壮度和纹理结构；当某个邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure BDA0000118387040000067
且Nj的强壮度
Figure BDA0000118387040000068
小于0.5、N0的强壮度
Figure BDA0000118387040000069
大于0.5时，或者当
Figure BDA00001183870400000610
时，种子细胞生长，该邻域被种子细胞元素占领，此时将新的种子细胞元素记为N0，且其标号
Figure BDA00001183870400000611
当
Figure BDA00001183870400000612
且Nj强壮度
Figure BDA00001183870400000613
大于0.5时，种子细胞停止生长；
六、重复步骤五，直至细胞生长过程遍历整幅图像，完成目标的自动识别与分割。
实施例2
如图2、4所示，本发明的有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法步骤如下：
一、将农作物的花OBJ1、茎OBJ2、叶OBJ3的样本图像I1(x，y)、I2(x，y)、I3(x，y)逐帧调入计算机内存中，在这里L和W是图像的宽度和高度。利用纹理图像中的估计网格结构来构建统计模型；
对于一幅样本图像Ii(x，y)，它的AC函数可以按如下公式进行估算：
ACi(x，y)＝F-1[F[Ii(x，y)]*F[Ii(x，y)]]
在这里F和F-1表示傅里叶变换和反向傅里叶变换。采用快速傅里叶变换可以大幅提高函数计算的效率。
二、采用高斯滤波器对步骤一得到的AC函数进行平滑，所获得的一系列波峰按照其幅值进行编排，选择其中最大的波峰进行霍夫变换后得到花OBJ1、茎OBJ2、叶OBJ3的纹理结构Rp1、Rp2、Rp3。
三、设细胞元素的标号为lp，细胞元素的强壮度为θp，细胞元素的纹理结构为Cp；在待测图像中随机选取初始处理点或指定处理点作为种子细胞元素N0，N0的纹理结构与花的纹理结构Rp1相似，将种子细胞元素N0的初始状态设置为
Figure BDA0000118387040000071
即初始状态时认为种子细胞元素为花；将邻域细胞元素设为N1、N2、N3、N4，四个邻域细胞元素的状态为 l p N 1 , θ p N 1 , C p N 1 ; l p N 2 , θ p N 2 , C p N 2 ; l p N 3 , θ p N 3 , C p N 3 ; l p N 4 , θ p N 4 , C p N 4 , l p N 1 = 1 , l p N 2 = 2 , l p N 3 = 3 , l p N 4 = 4 ;
四、邻域细胞元素N1、N2的纹理结构
Figure BDA0000118387040000073
邻域细胞元素N3、N4的纹理结构
Figure BDA0000118387040000074
分别被认为是茎和叶，N3的强壮度
Figure BDA0000118387040000075
小于0.5，N4的强壮度
Figure BDA0000118387040000076
大于0.5；种子细胞生长，邻域N1、N2、N3被种子细胞元素占领，此时将邻域N1、N2、N3处新的种子细胞元素记为N0，且
Figure BDA0000118387040000077
标号lp分别为1、2、3，邻域分别为N11、N5、N6，N6、N7、N8，N8、N9、N10；而邻域N4与初始状态的种子细胞元素之间的界限被认为是边界；
五、比较此时的种子细胞元素N0与其邻域细胞元素Ni之间的强壮度和纹理结构；当某个邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure BDA0000118387040000078
且Nj的强壮度小于0.5、N0的强壮度
Figure BDA00001183870400000710
大于0.5时，或者当
Figure BDA00001183870400000711
时，种子细胞生长，该邻域被种子细胞元素占领，此时将新的种子细胞元素记为N0，且其标号当
Figure BDA00001183870400000713
且Nj强壮度
Figure BDA00001183870400000714
大于0.5时，种子细胞停止生长；
六、重复步骤五，直至细胞生长过程遍历整幅图像，完成目标的自动识别与分割。

Claims (2)

1.一种有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法，其特征在于包括下述步骤：
一、将农作物目标OBJi(i＝1，2，......K)的样本图像Ii(x，y)调入计算机内存中，并计算各目标OBJi样本图像的AC函数：
ACi(x，y)＝F-1[F[Ii(x，y)]*F[Ii(x，y)]]  (1)
其中1≤x≤L，1≤y≤W，L和W是目标样本图像的宽度和高度；
二、采用高斯滤波器对步骤一得到的AC函数进行平滑，并将所获得的一系列波峰按照其幅值进行编排，选择其中最大的波峰进行霍夫变换后得到各目标的纹理结构Rpi；
三、在待测图像中随机选取初始处理点或指定处理点作为种子细胞元素N0，利用细胞生长算法进行纹理生长；当细胞生长至边界后，生长过程停止；
四、当细胞生长过程遍历整幅图像，完成目标的自动识别与分割。
2.根据权利要求1所述的有限认知条件下农作物目标识别与分割的方法，其特征在于所述步骤三中，细胞生长包括下述步骤：
a、设细胞元素的标号为lp，细胞元素的强壮度为θp，细胞元素的纹理结构为Cp；将种子细胞元素N0的初始状态设置为
Figure FDA0000118387030000011
将邻域细胞元素设为Nj，j＝1，2，......n，邻域细胞元素Nj的状态设为
Figure FDA0000118387030000012
Figure FDA0000118387030000013
b、若各邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure FDA0000118387030000014
则令种子细胞元素N0的纹理结构
Figure FDA0000118387030000015
种子细胞生长，各邻域被种子细胞元素占领，此时将邻域上新的种子细胞元素记为N0，且其标号
Figure FDA0000118387030000016
转步骤d；否则令转步骤c；
c、当某个邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure FDA0000118387030000018
且Nj强壮度
Figure FDA0000118387030000019
小于0.5时，或者当
Figure FDA0000118387030000021
时，种子细胞生长，该邻域被种子细胞元素占领，此时将邻域上新的种子细胞元素记为N0，且其标号且Nj强壮度大于0.5时，种子细胞停止生长；
d、比较此时的种子细胞元素N0与其邻域细胞元素Ni之间的强壮度和纹理结构；当某个邻域细胞元素Nj的纹理结构
Figure FDA0000118387030000024
且Nj的强壮度
Figure FDA0000118387030000025
小于0.5、N0的强壮度
Figure FDA0000118387030000026
大于0.5时，或者当时，种子细胞生长，该邻域被种子细胞元素占领，此时将新的种子细胞元素记为N0，且其标号当
Figure FDA0000118387030000029
且Nj强壮度
Figure FDA00001183870300000210
大于0.5时，种子细胞停止生长；
e、重复步骤d，直至细胞生长过程遍历整幅图像。
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