CN109975296A - 一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法 - Google Patents

一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法 Download PDF

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方华
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Abstract

本发明公开了一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法，包括以下步骤：（1）通过均匀分割，选择n×m个位置的像素点，并以该像素点为中心提取感兴趣区域；（2）根据n×m个感兴趣区域的颜色特征值，提取田间图像中相近颜色特征的区域，得到分割图像，分割出植被区域；（3）比较各分割图像间的绿色植被区域面积差异，若出现植被区域较大差异（出现伴生杂草，存在一定颜色差异），且感兴趣区域为绿色（排除土壤背景、光照反光等干扰）则判断存在伴生杂草。本发明由于感兴趣区域均匀选取，从概率的角度看，有较大几率出现感兴趣区域落在杂草区域的情况，从而实现杂草区域的分割。

Description

一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法
技术领域
本发明涉及的是一种杂草识别方法，具体涉及一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法。
背景技术
绿色叶菜类蔬菜：主要指以食用绿色菜叶为主的蔬菜，如菠菜、油菜、生菜、芥菜等。绿色叶菜类蔬菜在生长中有可能出现杂草，如果希望使用变量喷洒除草剂减少农药残留，那么首先需要识别是否出现杂草。针对绿色叶菜类蔬菜叶片颜色与伴生杂草均为绿色，较难识别的问题，本发明提出引入感兴趣区域进行杂草区域与蔬菜区域的识别。
已有利用机器视觉识别杂草的研究缺乏绿色叶菜类蔬菜的针对性研究，多是从杂草位置、形状、光谱特征进行分析。绿色叶菜类蔬菜由于叶片面积大，颜色与伴生杂草相近，一直是杂草识别的难点。
现有基于机器视觉的杂草识别技术中，对于绿色叶菜类蔬菜缺乏针对性研究，主要是由于绿色叶菜类蔬菜叶片颜色与伴生杂草相近难于识别。本发明，引入感兴趣区域进行叶菜类蔬菜的提取。在图像中均匀分布若干个区域分别为感兴趣区域。然后根据感兴趣区域的颜色特征值进行图像分割，从而提取与感兴趣区域特征值相近的区域。从概率的角度上看，所提取的感兴趣区域包括杂草区域的概率较大，因此可以提取出杂草区域。
如图1原图在将图像分为6×6个区域后，在4×4个中心点选取感兴趣区域，分别根据感兴趣区域提取颜色特征值相近区域的16个结果如下图2所示。当感兴趣区域落在杂草区域时，就能将杂草区域识别出来。（感兴趣区域：感兴趣区域是图像中最能引起观察者兴趣、最能表现图像内容的区域，它含有的信息量最大，用这些区域就足以描述整幅图像，更加接近观察者想要获得的内容。）
综上所述，本发明设计了一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法。
发明内容
针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法，由于感兴趣区域均匀选取，从概率的角度看，有较大几率出现感兴趣区域落在杂草区域的情况，从而实现杂草区域的分割。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法，包括以下步骤：
（1）通过均匀分割，选择n×m个位置的像素点，并以该像素点为中心提取感兴趣区域；
（2）根据n×m个感兴趣区域的颜色特征值，提取田间图像中相近颜色特征的区域，得到分割图像，分割出植被区域；
（3）比较各分割图像间的绿色植被区域面积差异，若出现植被区域较大差异（出现伴生杂草，存在一定颜色差异），且感兴趣区域为绿色（排除土壤背景、光照反光等干扰）则判断存在伴生杂草。
所述的感兴趣区域个数在50-150个之间，感兴趣区域等效长方形的大小为相邻两个感兴趣区域间距离的5%-50%之间。
本发明均匀分布设置感兴趣区域，然后根据感兴趣区域的颜色特征对田间图像进行分割获得植被区域。根据不同感兴趣区域对应植被区域面积的大小，判断是否有伴生杂草。
本发明具有以下有益效果：
绿色叶菜类蔬菜与杂草颜色相近，但是存在一定差别，若以颜色特征进行分割则可能受光照等环境因素的影响，较难对杂草面积进行判断。本发明针对叶菜类蔬菜叶片面积较大，提出从感兴趣区域进行图像分割，提取与感兴趣区域颜色特征相近的植被区域，再通过植被区域的大小判断是否存在杂草。由于感兴趣区域均匀选取，从概率的角度看，有较大几率出现感兴趣区域落在杂草区域的情况，从而实现杂草区域的分割。那么，这时候该感兴趣区域对应植被面积就会较为明显的存在差异，既不是面积较小（感兴趣区域落在土壤、光斑等干扰上），也不是面积较大（感兴趣区域落在叶菜类蔬菜叶片上），从而实现杂草识别。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；
图1为本发明背景技术中的原图；
图2为本发明识别结果图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参照图1-2，本具体实施方式采用以下技术方案：一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法，包括以下步骤：
（1）通过均匀分割，选择n×m个位置的像素点，并以该像素点为中心提取感兴趣区域；
（2）根据n×m个感兴趣区域的颜色特征值，提取田间图像中相近颜色特征的区域，得到分割图像，分割出植被区域；
（3）比较各分割图像间的绿色植被区域面积差异，若出现植被区域较大差异（出现伴生杂草，存在一定颜色差异），且感兴趣区域为绿色（排除土壤背景、光照反光等干扰）则判断存在伴生杂草。
所述的感兴趣区域个数在50-150个之间，感兴趣区域等效长方形的大小为相邻两个感兴趣区域间距离的5%-50%之间。
现有基于机器视觉的杂草识别技术，首先根据植被颜色特征进行图像分割，分割过程受光照等环境因素的影响，较难区分绿色叶菜类蔬菜的叶片和杂草。本发明提出在图像中假设若干感兴趣区域，通过颜色特征相近提取植被区域，再根据植被区域的面积判断是否存在伴生杂草，较好的利用的绿色叶菜类蔬菜叶片面积大的特点，放大了蔬菜叶片与杂草叶片颜色差异，现有技术尚无替代方案。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)通过均匀分割，选择n×m个位置的像素点，并以该像素点为中心提取感兴趣区域；
(2)根据n×m个感兴趣区域的颜色特征值，提取田间图像中相近颜色特征的区域，得到分割图像，分割出植被区域；
(3)比较各分割图像间的绿色植被区域面积差异，若出现植被区域较大差异，出现伴生杂草，存在一定颜色差异，且感兴趣区域为绿色，并排除土壤背景、光照反光干扰，则判断存在伴生杂草。
2.根据权利要求1所述的一种针对绿色叶菜类蔬菜的杂草识别方法，其特征在于，所述的感兴趣区域个数在50-150个之间，感兴趣区域等效长方形的大小为相邻两个感兴趣区域间距离的5％-50％之间。
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