CN110443272B - 一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,包括:首先建立烟株标准模型库,并对待分类烟株的图像进行采集;然后采用改进的GrabCut算法对所述烟株图像中的烟株和图像背景进行分割;进而对去除背景后的烟株图像进行二值化,进而对二值化后的烟株图像进行特征提取,得到待分类烟株的叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值;再对所述叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值进行归一化;最后根据归一化后的三个特征值和烟株标准模型库,采用模糊择近原则对待分类烟株进行分类,得到待分类烟株的分类结果。本发明的有益效果是:分割效果好,而且避免了人机交互;以更准确地反映每个特征对烟草生长的影响;提高烟株分类准确度。
Description
技术领域
本发明涉及农业信息化领域,尤其涉及一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法。
背景技术
烟草是我国重要的经济作物,在农产品中起着至关重要的作用。在烟株生长过程中有四个重要的时期:追肥期,揭膜上厢期,打顶期和采烤期。在这期间,烟株长势的好坏直接影响烟叶的产质量。因此,如何在每个时期准确掌握烟株的长势情况,关系到最终的效益。在传统方法中,烟农都是通过眼观和手摸的方式来判断烟株的长势状况,然后根据经验采取相应的措施。然而这种方式受主观因素影响,会因为不同年龄,不同文化程度的烟农导致判断的结果差异较大。
随着图像处理技术的发展,使得通过计算机对烟草图像进行检测和识别成为可能,然而由于烟草图像采集于农田,背景复杂,受光照、雨水等天气影响较大,因此,如何对复杂烟株图像进行识别成为研究的难点。
现有的研究都是通过特殊的图像采集装置,例如PMD深度相机对幼苗期的玉米或者小麦图像进行采集,然后采用特定的算法对玉米株高、茎粗和叶倾角进行测量。然而,对于烟株参数的提取却鲜有研究,而且这些参数和烟株长势之间的关系还没有涉及。而且,在实际生产过程中,烟农往往没有特定的图像采集装置,只能通过手机进行拍摄。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法。
一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,主要包括以下步骤:
S101:建立烟株标准模型库;并对待分类烟株的图像进行采集,得到待分类的烟株图像;所述标准模型库中包括多个烟株图像样本,所述烟株图像样本与所述待分类的烟株图像的采集方法是一样的;且每个所述烟株图像样本具有一个长势等级标签;
S102:采用改进的GrabCut算法对所述烟株图像中的烟株和图像背景进行分割,得到去除背景后的烟株图像;
S103:对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,进而对二值化后的烟株图像进行特征提取,得到待分类烟株的叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值;
S104:对所述叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值进行归一化,得到归一化后的三个特征值;
S105:根据归一化后的三个特征值和所述烟株标准模型库,采用模糊择近原则对所述待分类烟株的长势等级进行分类,得到所述待分类烟株的长势分类结果。
进一步地,步骤S101中,所述烟株标准模型库包括代表烟株长势的四个等级:一级、二级、三级和四级,分别对应烟株品质分类的优、良、中和差;且每个等级均包括多个按照采集标准采集的烟株图像样本;所述采集标准为:采集烟株图像时,拍摄工具需在烟株正上方h米的距离以垂直于地面的角度拍摄,且烟株位于整个图像的中部;其中,h为预设值,h的取值范围为[1.9,2.1]。
进一步地,步骤S102中,所述改进的GrabCut算法的改进为:改变传统GrabCut算法需要人工选取烟株和背景像素的缺点,提出一种自动选取烟株像素和背景像素的方法,具体包括:
首先,采用OpenCV自带的画矩形函数对所述烟株图像中的烟株进行选择,以使用矩形框将所述烟株图像中的烟株框起来;所述矩形框的大小为所述烟株图像边长减t个像素值;其中,t为预设值,t的取值范围为[5,10];
然后,采用OpenCV的RNG类对所述矩形框所在区域的四个角播撒代表背景的像素点,对所述矩形框所在区域的中部播撒代表烟株的像素点,对所述矩形框所在区域的其他地方随机播撒预设数量的代表烟株的像素点和代表背景的像素点;
最后,根据所述代表背景的像素点和所述代表烟株的像素点,采用传统的GrabCut算法对所述烟株图像中的背景进行去除,以得到去除背景后的烟株图像。
进一步地,步骤S103中,对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,得到二值化后的烟株图像,进而根据所述二值化后的烟株图像对烟株特征进行提取;具体包括:
S301:对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,得到二值化后的烟株图像;所述二值化后的烟株图像仅包括多个白色的像素点和多个黑色的像素点;其中,二值化时的阈值为根据待分类的烟株所处的生长时期而预设的阈值;
S302:对二值化后的烟株图像中的白色像素点进行统计,得到白色像素点的总个数a;根据下式对叶素比v进行计算:
上式中,sum为所述二值化后的烟株图像中的像素点总个数;
S303:利用OpenCV中的findContours函数对所述二值化后的烟株图像中的所有轮廓进行查找,得到多个轮廓;进而利用OpenCV中的drawContours函数画出每个轮廓的像素点集;
S304:对于每一个所述轮廓,根据其对应的点集,采用OpenCV中的boundingRect函数画出该轮廓的正外接矩形;遍历所有轮廓,进而得到所有轮廓的正外接矩形;
S305:将所有轮廓的正外接矩形的大小进行对比,选择面积最大的正外接矩形作为烟株的高、宽特征值,及所述面积最大的正外接矩形的长为烟株的像素株高,所述面积最大的正外接矩形的宽为烟株的像素株宽。
进一步地,步骤S104中,根据如下式对三个特征值进行归一化:
上式中,xk为归一化前的特征值,x′k为归一化后的特征值,n为特征数量,n=3,k表示第k个特征,wk为第k个特征的权重系数,为预设值。
进一步地,步骤S105中,根据归一化后的三个特征值和所述烟株标准模型库,采用模糊择近原则对所述待分类烟株进行分类,得到所述待分类烟株的分类结果;具体包括:
S401:所述标准模型库为U=(A1,A2,A3,A4),其中A1,A2,A3,A4分别代表烟株长势的四个等级:一级、二级、三级和四级;
S402:采用下式对所述标准模型库中的所有眼珠图像样本的特征进行归一化;得到归一化后的烟株图像等级评定的模糊矩阵A′i:
上式中,xik为归一化前的特征值,x′ik为归一化后的特征值,m为特征值xik所属烟株图像所属等级的总烟株图像样本数量,n为特征数量,n=3;i和k分别表示第i个样本和第k个特征,wk为第k个特征参数的权重系数,为预设值;1≤i≤4;
S403:输入待识别的烟株图像,提取烟株图像各特征值,组成特征向量并归一化,形成模糊向量X;
S404:利用择近原则中的最大最小贴近度公式,分别计算所述烟株图像的模糊向量X和A′i的贴近程度值;
上式中,X=(x1,x2,x3),x1为待分类烟株的像素株高,x2为待分类烟株的像素株宽,x3为待分类烟株的叶素比;n为特征的维度,n=3;yi表示模糊集A′i的第i个特征值;1≤i≤4;
进而可以得到η(X,A′1)、η(X,A′2)和η(X,A′3)三个贴近程度值;选择三个中最大的一个贴近程度值所对应的模糊矩阵所属的等级作为所属烟株图像的长势分类等级。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是:本发明所提出的技术方案具有以下优点:
(1)针对复杂背景下的烟株图像,提出了一种改进的GrabCut分割算法,分割效果好,而且避免了人机交互;
(2)提出了一种新的烟株特征(叶素比)来反映烟株的长势,提高了分类的准确性;
(3)提出了一种新的特征归一化方法,可以更准确地反映每个特征对烟草生长的影响;
(4)针对烟株图像分类需要考虑的因素是多方面的,并且是模糊的特点,提出一种模糊择近原则的分类方法,可以更好的解决烟株模糊分类问题,提高烟株分类准确度。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1是本发明实施例中一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法的流程图;
图2是本发明实施例中采烤期烟株图像;
图3(a)是本发明实施例中采烤期烟株图像传统GrabCut算法分割图;
图3(b)是本发明实施例中采烤期烟株图像改进后GrabCut算法分割图;
图4是本发明实施例中采烤期烟株二值化图;
图5是本发明实施例中采烤期烟株株高和株宽提取图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解,现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
本发明的实施例提供了一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法。
请参考图1,图1是本发明实施例中一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法的流程图,具体包括如下步骤:
S101:建立烟株标准模型库;并对待分类烟株的图像进行采集,得到待分类的烟株图像;所述标准模型库中包括多个烟株图像样本,所述烟株图像样本与所述待分类的烟株图像的采集方法是一样的;且每个所述烟株图像样本具有一个长势等级标签;
S102:采用改进的GrabCut算法对所述烟株图像中的烟株和图像背景进行分割,得到去除背景后的烟株图像;
S103:对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,进而对二值化后的烟株图像进行特征提取,得到待分类烟株的叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值;
S104:对所述叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值进行归一化,得到归一化后的三个特征值;
S105:根据归一化后的三个特征值和所述烟株标准模型库,采用模糊择近原则对所述待分类烟株的长势等级进行分类,得到所述待分类烟株的长势分类结果。
步骤S101中,所述烟株标准模型库包括代表烟株长势的四个等级:一级、二级、三级和四级,分别对应烟株品质分类的优、良、中和差;且每个等级均包括多个按照采集标准采集的烟株图像样本;所述采集标准为:采集烟株图像时,拍摄工具需在烟株正上方h米的距离以垂直于地面的角度拍摄,且烟株位于整个图像的中部;其中,h为预设值,h的取值范围为[1.9,2.1]。
步骤S102中,所述改进的GrabCut算法的改进为:改变传统GrabCut算法需要人工选取烟株和背景像素的缺点,提出一种自动选取烟株像素和背景像素的方法,具体包括:
首先,采用OpenCV自带的画矩形函数对所述烟株图像中的烟株进行选择,以使用矩形框将所述烟株图像中的烟株框起来;所述矩形框的大小为所述烟株图像边长减t个像素值;其中,t为预设值,t的取值范围为[5,10];
然后,采用OpenCV的RNG类对所述矩形框所在区域的四个角播撒代表背景的像素点,对所述矩形框所在区域的中部播撒代表烟株的像素点,对所述矩形框所在区域的其他地方随机播撒预设数量的代表烟株的像素点和代表背景的像素点;
最后,根据所述代表背景的像素点和所述代表烟株的像素点,采用传统的GrabCut算法对所述烟株图像中的背景进行去除,以得到去除背景后的烟株图像;具体如下:
Step 1:将所述矩形框所在区域作为初始图像I;对于矩形框外的像素点,全部标记为背景像素Ib;对于方框内的像素点,除了播撒的代表背景的像素点,其他全部标记为烟株像素点If;对Ib内的每一像素i,初始化像素标签pi=0,即背景像素;对If内的每个像素j,初始化像素标签pj=1,即烟株像素;
Step 2:通过这些像素Ib和If来估计烟株和背景的GMM(混合高斯模型);通过k-mean算法把属于烟株和背景的像素点分别聚类为K类(K个高斯模型);此时GMM中每个高斯模型就有了像素样本集,它的均值和协方差可以通过RGB值得到,而该高斯模型的权值为该高斯模型的像素个数与烟株图像总的像素个数的比值;
Step 3:对每个像素分配的高斯模型代入目标高斯模型中;对于给定的图像数据,优化混合高斯模型的参数;分割估计;
Step 4:迭代Step4,直到收敛,并对分割的边界进行平滑处理,即可得到分割后的烟株图像。
步骤S103中,对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,得到二值化后的烟株图像,进而根据所述二值化后的烟株图像对烟株特征进行提取;具体包括:
S301:对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,得到二值化后的烟株图像;所述二值化后的烟株图像仅包括多个白色的像素点和多个黑色的像素点;其中,二值化时的阈值为根据待分类的烟株所处的生长时期而预设的阈值;
S302:对二值化后的烟株图像中的白色像素点进行统计,得到白色像素点的总个数a;根据下式对叶素比v进行计算:
上式中,sum为所述二值化后的烟株图像中的像素点总个数;
S303:利用OpenCV中的findContours函数对所述二值化后的烟株图像中的所有轮廓进行查找,得到多个轮廓;进而利用OpenCV中的drawContours函数画出每个轮廓的像素点集;
S304:对于每一个所述轮廓,根据其对应的点集,采用OpenCV中的boundingRect函数画出该轮廓的正外接矩形;遍历所有轮廓,进而得到所有轮廓的正外接矩形;
S305:将所有轮廓的正外接矩形的大小进行对比,选择面积最大的正外接矩形作为烟株的高、宽特征值,及所述面积最大的正外接矩形的长为烟株的像素株高,所述面积最大的正外接矩形的宽为烟株的像素株宽。
步骤S104中,根据如下式对三个特征值进行归一化:
上式中,xk为归一化前的特征值,x′k为归一化后的特征值,n为特征数量,n=3,k表示第k个特征,wk为第k个特征的权重系数,为预设值。
步骤S105中,根据归一化后的三个特征值和所述烟株标准模型库,采用模糊择近原则对所述待分类烟株进行分类,得到所述待分类烟株的分类结果;具体包括:
S401:所述标准模型库为U=(A1,A2,A3,A4),其中A1,A2,A3,A4分别代表烟株长势的四个等级:一级、二级、三级和四级;
S402:采用下式对所述标准模型库中的所有眼珠图像样本的特征进行归一化;得到归一化后的烟株图像等级评定的模糊矩阵A′i:
上式中,xik为归一化前的特征值,x′ik为归一化后的特征值,m为特征值xik所属烟株图像所属等级的总烟株图像样本数量,n为特征数量,n=3;i和k分别表示第i个样本和第k个特征,wk为第k个特征参数的权重系数,为预设值;1≤i≤4;
S403:输入待识别的烟株图像,提取烟株图像各特征值,组成特征向量并归一化,形成模糊向量X;
S404:利用择近原则中的最大最小贴近度公式,分别计算所述烟株图像的模糊向量X和A′i的贴近程度值;
上式中,X=(x1,x2,x3),x1为待分类烟株的像素株高,x2为待分类烟株的像素株宽,x3为待分类烟株的叶素比;n为特征的维度,n=3;yi表示模糊集A′i的第i个特征值;1≤i≤4;
进而可以得到η(X,A′1)、η(X,A′2)和η(X,A′3)三个贴近程度值;选择三个中最大的一个贴近程度值所对应的模糊矩阵所属的等级作为所属烟株图像的长势分类等级。
测试说明:
(1)烟株图像样本采集和标准模型库构建
本发明实施例在烟草生长的四个时期,分别于贵阳市龙岗区和平坝县采集烟株样本,采集的品种为k326和云烟87。各个时期、各个品种分别拍摄了400张烟株照片,总共1600张烟株图。图2为采烤期四个等级的烟株图像样本,其中,A、B、C、D表示不同长势的烟株。表1为采烤期烟株长势各级别标准模型库。
表1采烤期烟株各级别标准模型库
由表1可以看出,采烤期的烟株长势越好,株高、株宽和叶素比越大。这和实际情况也是相符合的,对烟株特征进行归一化,处理后的数据如表2所示。
表2归一化后的烟株各级别标准模型库
(2)烟株图像分割
图3(a)和图3(b)分别为采用GrabCut算法和改进GrabCut算法烟株分割效果对比图。可以看出,无论是其他烟株或杂草的干扰,还是其他背景的影响,采用改进的GrabCut算法的分割效果在可接受的范围之内,而且部分图像分割效果甚至更好。
(3)烟株图像特征提取
对图3(b)中分割后的烟株进行二值化,二值化的效果如图4。对图4中的白色像素进行统计,算出其占图片总像素的比例,即可求得烟株叶素比的大小。其中,(A)烟株为0.47,(B)烟株为0.43,(C)烟株为0.39,(D)烟株为0.30。可以看出,烟株长势越好,叶素比越大,说明这一特征能够有效的反映烟株的长势
对图4中的烟株二值化图像进行轮廓提取和外接矩形绘制,如图5所示。由于拍摄时手机垂直于烟株,所以正外接矩形的长宽即为像素株高和像素株宽。照片尺寸为600×300像素,其中,(a)烟株为527×275像素,(b)烟株为497×284像素,(c)烟株为468×272像素,(d)烟株为459×250像素,根据这些正外接矩形即可求得烟株的像素株高和像素株宽。
(4)烟株图像分类
输入待分类烟株图像,例如输入一张一级烟株图像,通过提取其特征并归一化,可以得到其特征向量为X=(0.754,0.297,0.746)。根据最大最小贴近度计算公式,可以得到X与四个等级烟叶的贴近度分别为:
η1(X,A1)=0.963,η2(X,A2)=0.928,η3(X,A3)=0.807,η4(X,A4)=0.686因此,可以得出该烟株图像的长势等级为一级。
本发明的有益效果是:本发明所提出的技术方案具有以下优点:
(1)针对复杂背景下的烟株图像,提出了一种改进的GrabCut分割算法,分割效果好,而且避免了人机交互;
(2)提出了一种新的烟株特征(叶素比)来反映烟株的长势,提高了分类的准确性;
(3)提出了一种新的特征归一化方法,可以更准确地反映每个特征对烟草生长的影响;
(4)针对烟株图像分类需要考虑的因素是多方面的,并且是模糊的特点,提出一种模糊择近原则的分类方法,可以更好的解决烟株模糊分类问题,提高烟株分类准确度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,其特征在于:包括以下步骤:
S101:建立烟株标准模型库;并对待分类烟株的图像进行采集,得到待分类的烟株图像;所述标准模型库中包括多个烟株图像样本,所述烟株图像样本与所述待分类的烟株图像的采集方法是一样的;且每个所述烟株图像样本具有一个长势等级标签;
S102:采用改进的GrabCut算法对所述烟株图像中的烟株和图像背景进行分割,得到去除背景后的烟株图像;
S103:对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,进而对二值化后的烟株图像进行特征提取,得到待分类烟株的叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值;
S104:对所述叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值进行归一化,得到归一化后的三个特征值;
S105:根据归一化后的三个特征值和所述烟株标准模型库,采用模糊择近原则对所述待分类烟株的长势等级进行分类,得到所述待分类烟株的长势分类结果。
2.如权利要求1所述的一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,其特征在于:步骤S101中,所述烟株标准模型库包括代表烟株长势的四个等级:一级、二级、三级和四级,分别对应烟株品质分类的优、良、中和差;且每个等级均包括多个按照采集标准采集的烟株图像样本;所述采集标准为:采集烟株图像时,拍摄工具需在烟株正上方h米的距离以垂直于地面的角度拍摄,且烟株位于整个图像的中部;其中,h为预设值,h的取值范围为[1.9,2.1]。
3.如权利要求1所述的一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,其特征在于:步骤S102中,所述改进的GrabCut算法的改进为:改变传统GrabCut算法需要人工选取烟株和背景像素的缺点,提出一种自动选取烟株像素和背景像素的方法,具体包括:
首先,采用OpenCV自带的画矩形函数对所述烟株图像中的烟株进行选择,以使用矩形框将所述烟株图像中的烟株框起来;所述矩形框的大小为所述烟株图像边长减t个像素值;其中,t为预设值,t的取值范围为[5,10];
然后,采用OpenCV的RNG类对所述矩形框所在区域的四个角播撒代表背景的像素点,对所述矩形框所在区域的中部播撒代表烟株的像素点,对所述矩形框所在区域的其他地方随机播撒预设数量的代表烟株的像素点和代表背景的像素点;
最后,根据所述代表背景的像素点和所述代表烟株的像素点,采用传统的GrabCut算法对所述烟株图像中的背景进行去除,以得到去除背景后的烟株图像。
4.如权利要求1所述的一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,其特征在于:步骤S103中,对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,得到二值化后的烟株图像,进而根据所述二值化后的烟株图像对烟株特征进行提取;具体包括:
S301:对所述去除背景后的烟株图像进行二值化,得到二值化后的烟株图像;所述二值化后的烟株图像仅包括多个白色的像素点和多个黑色的像素点;其中,二值化时的阈值为根据待分类的烟株所处的生长时期而预设的阈值;
S302:对二值化后的烟株图像中的白色像素点进行统计,得到白色像素点的总个数a;根据下式对叶素比v进行计算:
上式中,sum为所述二值化后的烟株图像中的像素点总个数;
S303:利用OpenCV中的findContours函数对所述二值化后的烟株图像中的所有轮廓进行查找,得到多个轮廓;进而利用OpenCV中的drawContours函数画出每个轮廓的像素点集;
S304:对于每一个所述轮廓,根据其对应的点集,采用OpenCV中的boundingRect函数画出该轮廓的正外接矩形;
遍历所有轮廓,进而得到所有轮廓的正外接矩形;
S305:将所有轮廓的正外接矩形的大小进行对比,选择面积最大的正外接矩形作为烟株的高、宽特征值,及所述面积最大的正外接矩形的长为烟株的像素株高,所述面积最大的正外接矩形的宽为烟株的像素株宽。
6.如权利要求2所述的一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法,其特征在于:步骤S105中,根据归一化后的三个特征值和所述烟株标准模型库,采用模糊择近原则对所述待分类烟株进行分类,得到所述待分类烟株的分类结果;具体包括:
S401:所述标准模型库为U=(A1,A2,A3,A4),其中A1,A2,A3,A4分别代表烟株长势的四个等级:一级、二级、三级和四级;
S402:采用下式对所述标准模型库中的所有眼珠图像样本的特征进行归一化;得到归一化后的烟株图像等级评定的模糊矩阵A′i:
上式中,xik为归一化前的特征值,x′ik为归一化后的特征值,m为特征值xik所属烟株图像所属等级的总烟株图像样本数量,n为特征数量,n=3;i和k分别表示第i个样本和第k个特征,wk为第k个特征参数的权重系数,为预设值;1≤i≤4;
S403:输入待识别的烟株图像,提取烟株图像各特征值,组成特征向量并归一化,形成模糊向量X;
S404:利用择近原则中的最大最小贴近度公式,分别计算所述烟株图像的模糊向量X和A′i的贴近程度值;
上式中,X=(x1,x2,x3),x1为待分类烟株的像素株高,x2为待分类烟株的像素株宽,x3为待分类烟株的叶素比;n为特征的维度,n=3;yi表示模糊集A′i的第i个特征值;1≤i≤4;
进而可以得到η(X,A′1)、η(X,A′2)和η(X,A′3)三个贴近程度值;选择三个中最大的一个贴近程度值所对应的模糊矩阵所属的等级作为所属烟株图像的长势分类等级。
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