CN107610066B - 一种叶面积指数测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种叶面积指数测量方法，采用鱼眼摄像头拍摄得到冠层图像，提取出57.5度环及以内的图像作为成像区域，采用成像区域中各像素点的蓝色分量值对成像区域图像进行灰度化，得到成像区域灰度图像，根据成像区域灰度图像的直方图确定最优二值化阈值，对成像区域灰度图像二值化得到成像区域二值化图像并去噪，根据去噪后的成像区域二值化图像计算叶面积指数。本发明基于直方图寻找最优二值化阈值，可以更为准确地划分天空背景和叶片，使得到的叶面积指数更加准确。
Description
技术领域
本发明属于叶面积指数测量技术领域，更为具体地讲，涉及一种叶面积指数测量方法。
背景技术
植被是陆表生态***的重要组成成分，而叶片则是植被与外界进行相互作用的一个重要器官，叶面积指数作为作物群体结构重要的特征参数，能够定量描述植被进行光合作用、呼吸作用、蒸腾作用，在环境、气候、生态、农业等领域被广泛应用，其定义为单位地表面积上植被冠层叶面积的一半。
对于叶面积指数的测量方法，可分为直接测量和间接测量。直接测量的方式是直接针对叶片的表面积进行测量，测量结果的可靠性可以保障，但是测量的时间代价和成本代价往往较高。间接测量与直接测量不同，间接测量并不直接关注叶片本身的面积长宽数据，而是通过测量与叶片相关的其他参数来推断出叶片的面积。
间接测量目前有5种方法，分别是点接触法、消光系数法、经验公式法、遥感图像法、光学仪器法。其中光学仪器法包括基于图像测量法和辐射测量法两种。
在基于冠层图像的图像测量法中，冠层图像的处理是算法的关键。现有算法中在对冠层图像进行二值化时，其二值化阈值为经验值，存在较大主观因素，可能将天空叶片像元误判，二值化效果不理想，影响最终叶面积指数的准确性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种叶面积指数测量方法，基于直方图确定最优二值化阈值，提高二值化的准确度，使得到的叶面积指数更加准确。
为实现上述发明目的，本发明叶面积指数测量方法包括以下步骤：
S1：采用鱼眼摄像头拍摄得到冠层图像；
S2：提取出57.5度环及以内的图像作为成像区域，其余非成像区域的像素设置为透明点；
S3：采用成像区域中各像素点的蓝色分量值对成像区域图像进行灰度化，得到成像区域灰度图像，灰度化公式表示如下：
Gray＝B
其中，Gray表示该像素点灰度化后的灰度值，B表示该像素点的蓝色分量；
S4：绘制成像区域灰度图像的直方图，搜索得到直方图的波谷，求取波谷处灰度值及波谷处之前K个灰度值和波谷处之后K个灰度值所涵盖的所有像素点的平均灰度值M，如果该平均值M小于预设阈值
则将平均值M作为二值化阈值T，否则搜索得到直方图最后一个波峰，求取该波峰灰度值到灰度值最大值所涵盖的所有像素点的平均灰度值作为二值化阈值T；
S5：将成像区域灰度图像中像素值大于等于阈值T的灰度值设置为1，归为天空背景；将图像中像素值小于阈值T的灰度值设置为0，归为叶片，得到成像区域二值化图像；
S6：采用去噪算法去除成像区域二值化图像中的噪声；
S7：根据去噪后的成像区域二值化图像计算叶面积指数。
本发明叶面积指数测量方法，采用鱼眼摄像头拍摄得到冠层图像，提取出57.5度环及以内的图像作为成像区域，采用成像区域中各像素点的蓝色分量值对成像区域图像进行灰度化，得到成像区域灰度图像，根据成像区域灰度图像的直方图确定最优二值化阈值，对成像区域灰度图像二值化得到成像区域二值化图像并去噪，根据去噪后的成像区域二值化图像计算叶面积指数。
本发明具有以下技术效果：
(1)本发明通过提取57.5度环得到成像区域，然后采用蓝色分量进行成像区域的灰度化，可以降低光线、地形等造成的影响，同时也解决了拍摄图像有部分缺失数据不能使用单角度法估算叶面积指数的问题；
(2)本发明基于直方图寻找最优二值化阈值，相较于传统二值化方法，可以更为准确地划分天空背景和叶片，使得到的叶面积指数更加准确。
附图说明
图1是本发明叶面积指数测量方法的具体实施方式流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
实施例
图1是本发明叶面积指数测量方法的具体实施方式流程图。如图1所示，本发明叶面积指数测量方法的具体步骤包括：
S101：冠层图像拍摄：
采用鱼眼摄像头拍摄得到冠层图像。在拍摄时，应避免太阳光直射进入镜头。
本实施例中，鱼眼摄像头采用OV2640摄像头，该摄像头是OmniVision公司生产的一颗1/4寸的CMOS UXGA(1632*1232)图像传感器，可提供单片UXGA摄像头和影像处理器的所有功能。通过SCCB总线控制，可以输出整帧、子采样、缩放和取窗口等方式的各种分辨率8/10位影像数据。其中UXGA最高15帧/秒。
S102：提取成像区域：
提取出57.5度环及以内的图像作为成像区域，即将获取的冠层图像分割为18个同心圆，从外向内数第7个圆环及以内的像素即为成像区域，其余非成像区域的像素设置为透明点。
S103：成像区域灰度化：
采用成像区域中各像素点的蓝色分量值对成像区域图像进行灰度化，得到成像区域灰度图像，灰度化公式表示如下：
Gray＝B
其中，Gray表示该像素点灰度化后的灰度值，B表示该像素点的蓝色分量。
本发明中，之所以采用蓝色分量进行灰度化，是因为叶子的吸收光谱在蓝色波段吸光能力较强，蓝光通过叶片后光强有较大的损失，可以增加照片对比度，有利于准确将照片中的叶子和天空分割开来，从而提高测量精度。
S104：基于直方图确定最优二值化阈值：
绘制成像区域灰度图像的直方图，搜索得到直方图的波谷，求取波谷处灰度值及波谷处之前K个灰度值和波谷处之后K个灰度值所涵盖的所有像素点的平均灰度值M，如果该平均值M小于预设阈值
则将平均值M作为二值化阈值T，否则搜索得到直方图最后一个波峰，求取该波峰灰度值到灰度值最大值(即255)所涵盖的所有像素点的平均灰度值作为二值化阈值T。
本发明发现，在叶面积指数较大的情况下，由于鱼眼摄像头白平衡等原因，会自动增加曝光度和感光度，如果直接采用波谷处的平均灰度值作为二值化阈值，则该二值化阈值达到一定程度后无法继续增加，从而导致大量叶子错误分割为天空。因此本发明引入阈值
以解决此问题，阈值
的具体大小是根据实验得到的经验值。
S105：成像区域二值化：
将成像区域灰度图像中像素值大于等于阈值T的灰度值设置为1，归为天空背景；将图像中像素值小于阈值T的灰度值设置为0，归为叶片，得到成像区域二值化图像。二值化公式表示如下：
其中，BlackWhite(x,y)表示成像区域二值化图像中坐标(x,y)处的像素值，Gray(x,y)表示成像区域灰度图像中坐标(x,y)处的灰度值。
S106：成像区域二值化图像去噪：
在冠层图像处理过程中，很容易引入噪声，因此采用去噪算法去除成像区域二值化图像中的噪声。经过研究发现，引入噪声中主要为椒盐噪声，而中值滤波去除这种噪声的效果比较明显，因此本实施例中采用中值滤波算法，以去除成像区域二值化图像中的椒盐噪声。中值滤波的基本思想是，对于一幅数字图像，将其中一点的值等同于它周边各个点值的中值，以使它邻域的像素值靠近真实值，以此达到消除孤立噪声点的效果。
S107：计算叶面积指数：
接下来根据去噪后的成像区域二值化图像计算叶面积指数，其具体方法为：
在成像区域二值化图像中提取出57.5度这一环的图像，统计其中黑白像素的数量，计算冠层孔隙度：
其中，T(θ)表示在视角θ下的冠层孔隙度，Nb(θ)表示在视角θ下背景的像素个数，Nl(θ)表示在视角θ下叶片的像素个数，本发明中θ＝57.5°。
计算叶面积指数LAI：
其中，T(57.5°)表示视角57.5度下的冠层孔隙度。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (3)
1.一种叶面积指数测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采用鱼眼摄像头拍摄得到冠层图像；
S2：提取出57.5度环及以内的图像作为成像区域，其余非成像区域的像素设置为透明点；
S3：采用成像区域中各像素点的蓝色分量值对成像区域图像进行灰度化，得到成像区域灰度图像，灰度化公式表示如下：
Gray＝B
其中，Gray表示该像素点灰度化后的灰度值，B表示该像素点的蓝色分量；
S4：绘制成像区域灰度图像的直方图，搜索得到直方图的波谷，求取波谷处灰度值及波谷处之前K个灰度值和波谷处之后K个灰度值所涵盖的所有像素点的平均灰度值M，如果该平均值M小于预设阈值
则将平均值M作为二值化阈值T，否则搜索得到直方图最后一个波峰，求取该波峰灰度值到灰度值最大值所涵盖的所有像素点的平均灰度值作为二值化阈值T；
S5：将成像区域灰度图像中像素值大于等于阈值T的灰度值设置为1，归为天空背景；将图像中像素值小于阈值T的灰度值设置为0，归为叶片，得到成像区域二值化图像；
S6：采用去噪算法去除对成像区域二值化图像中的噪声；
S7：根据去噪后的成像区域二值化图像计算叶面积指数。
2.根据权利要求1所述的叶面积指数测量方法，其特征在于，所述步骤S6中去噪算法采用中值滤波算法。
3.根据权利要求1所述的叶面积指数测量方法，其特征在于，所述步骤S7中叶面积指数的计算方法为：
在成像区域二值化图像中提取出57.5度这一环的图像，统计其中黑白像素的数量，计算冠层孔隙度：
其中，T(θ)表示在视角θ下的冠层孔隙度，Nb(θ)表示在视角θ下背景的像素个数，Nl(θ)表示在视角θ下叶片的像素个数，θ＝57.5°；
计算叶面积指数LAI：
其中，T(57.5°)表示视角57.5度下的冠层孔隙度。
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