长叶柄轴对称植物叶片中轴及其长度的图像检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像的长叶柄轴对称植物叶片中轴自动检测和叶片长度自动测量方法，用扫描仪采集包含叶柄的叶片图像；经阈值分割和形态学处理得到叶片区域；根据叶柄形状细长的特点检测叶柄区域，将其去除后获得叶面区域；提取叶片骨架，以与叶柄相邻的骨架点为中轴起点；用叶面骨架重构叶面区域，扩展和标记骨架，求取骨架单元间的邻接矩阵；由该邻接矩阵穷举所有由中轴起点到骨架端点的骨架路径；用等面积准则和最大曲率准则确定中轴；用折线拟合中轴，以拟合折线长度和扫描分辨率确定叶面长度。本发明能自动完成长叶柄轴对称叶片中轴检测并计算叶片长度，可提高测量准确度，减轻劳动强度，便于实现相关植物信息的自动管理分析。
【专利说明】长叶柄轴对称植物叶片中轴及其长度的图像检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及农业生产与管理、生物学、生态学与生态管理等领域，具体是一种基于图像的长叶柄轴对称植物叶片的中轴检测及叶面长度测量方法。
【背景技术】
[0002]叶片是植物进行光合作用和蒸腾作用的主要器官，也是光合作用进行干物质积累的主要器官，它受水分、温度、光照等环境因子的影响显著，因此，叶片的形状参数如面积、形状、厚度、叶长、叶宽及叶形指数等，提供了评价植物环境因子效应的重要指标。其中叶片长度作为重要的形状参数，可以用于叶面积的估计与植物叶片的自动识别等任务之中。
[0003]目前可见的叶片长度图像测量方法，基本都是计算叶片区域最小外接矩形的长边长度，或是以叶柄/叶面交界点出发到其他叶面边缘点之间距离中的最大者作为叶片长度的测量结果。不过当叶片存在一定的扭曲时，这样的结果与直观感受的叶片长度将有所出入，而更合适地做法则是利用叶片的对称轴或说中轴的长度来作为叶片长度的描述。此外，由叶片中轴本身还可导出更多的叶片形状特征，如沿中轴的宽度分布特征、叶片不同部分的面积所占的比重等等。
[0004]因此，有必要找到一种基于图像处理的方法，能够自动地检测出轴对称叶片的中轴，计算出叶片长度，并能够提高叶片长度及其他相关叶片形状参数的测量准确度，减轻工作者的劳动强度，便于实现相关的植物信息的自动化管理和分析。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是在现有的中轴检测方法(骨架化方法)的基础上，针对具有长叶柄和轴对称形状的植物叶片，提供一种全自动的叶片中轴检测和叶面长度测量的方法。
[0006]为解决上述技术问题，本发明提出的解决方案为:利用扫描仪采集包含叶柄的叶片图像；经阈值分割和数学形态学处理得到叶片区域的二值图像；根据叶柄具有细长形状的特点，检测叶柄区域，然后去除叶柄区域后获得叶面区域的二值图像，并对叶片进行骨架提取后获得与叶柄部分相邻的叶面骨架点作为中轴的起点；利用叶面骨架进行叶面区域重构，并对骨架进行扩展和标记，求取骨架单元之间的邻接矩阵；利用该邻接矩阵，穷举出所有由中轴起点到骨架端点的骨架路径；利用等面积准则和最大曲率准则确定中轴；最后用折线拟合中轴，并利用拟合折线的长度和扫描时的物理分辨率确定叶面长度。具体包括以下步骤:
[0007]1.利用扫描仪采集所摘取的长叶柄轴对称叶片的图像I ;
[0008]i1.对叶片图像I进行二值化，得到二值图像B ;通过实验的方式，针对所使用的具体的扫描背景，确定一个灰度阈值t，然后将灰度图像中灰度级不低于t的像素点置为1，即
【权利要求】
1.一种基于图像的、针对具有较长叶柄的轴对称植物叶片的中轴检测及叶面长度测量的方法，包括以下步骤: 1.利用扫描仪采集所摘取的长叶柄轴对称叶片的图像I;记录扫描时的物理分辨率S，以点/英寸(dpi)为单位； ?.对叶片图像I，利用固定阈值进行二值化，得到二值图像B;阈值通过实验方式获得;
2.根据权利要求1所述的第i步中的叶片图像采集方法，其特征在于如下步骤: a.对叶片进行一定的平整和清洁，然后利用扫描仪扫描叶片图像；b.扫描时采用黑色不反光材料(如表面粗糙的黑色纸)作为扫描背景，扫描时应使用具有一定重量的物体压住叶片以保持其平整； C.叶片如果存在明显的分支(如枫叶等)，则扫描过程中不同分支的叶片部分不得发生重叠，以免人为造成叶片区域内的孔洞，改变叶片的形状； d.扫描得到的图像保存为256灰度级的灰度图像； e.记录下扫描时所采用的分辨率S，以点/英寸(dpi)为单位,如300dpi等。
3.根据权利要求1所述的第vi步中的叶柄区域和叶面区域提取方法，其特征在于如下步骤: a.利用现有的标准二值图像轮廓提取方法提取叶片图像L的反色图像Lmv的8-连通轮廓； b.利用半径为r的数字圆盘形结构元素^。对Cumv进行数学形态学的膨胀操作，得到Cuerode ;r可如下确定:求出Cuev中所有不同白色点对中两点之间的距离，然后找到这些距离中最大的一个，设为d ;然后取
r= β d 式中，β是一个预设的常数，一般的取值可在0.01~0.05之间； c.求出
Cl，erode
和Lmv的或运算图像Lerode, rev，
然后取
Lerode, rev
的反色图像Lerode， 并用现有的标准二值图像轮廓提取方法提取Lmxte的8-连通轮廓Cmxte ； d.再次利用Bip对Cmxte进行数学形态学的膨胀操作，然后求取结果图像和的Lmxte或运算图像Ltjpm ； e.将L_n和L进行异或运算，得到R1，然后利用现有标准的连通域标记算法找出R1中的各个连通区域，保留其中面积最大者作为叶柄区域P ; f.将P和L进行异或运算，得到R2，然后利用现有标准的连通域标记算法找出R2中的各个连通区域，保留其中面积最大者作为叶面区域F。
4.根据权利要求1所述的第ix步中的骨架标记和骨架单元邻接矩阵的获取方法，其特征在于: a.利用m-邻接性来定义骨架K中不同骨架点之间的连通性，然后根据m-邻居映射图Nm将骨架点分为不同类型的连通单元或骨架单元:由Nm元素值等于I或2的骨架点组成的m-连通骨架部分称为骨架的分支，由Nm元素值不小于3的骨架点组成的m-连通骨架部分称为骨架的分叉块；利用图搜索的方法将K中的各个骨架单元进行标号，标号为由I开始的连续正整数； b.考察各个骨架单元之间的m-邻接性来构造骨架单元的邻接矩阵Ak;骨架单元之间的m-邻接性定义如下:如果对于两个骨架单元A和B，至少存在一个A中的点P和一个B中的点q，使得P和q为m-邻接,那么A和B这两个骨架单元便是m_邻接的。
5.根据权利要求1所述的第X步中的叶面区域重构和骨架扩展方法，其特征在于: a.利用距离变换找出未落在叶面区域边缘、需要进行扩展的骨架端点； b.对每个需要进行扩展的骨架端点，找到它所对应的叶面区域边缘圆弧；如果有多条这样的圆弧，则取其中最长者； c.找到圆弧和位于圆心处的骨架端点构成的角的角平分线与圆弧的交点，用直线段将骨架端点与该交点连接起来，即完成了骨架扩展；扩展的骨架部分与对应的骨架端点同属一个骨架单元。
6.根据权利要求1所述的第xii步中的中轴检测方法，其特征在于: a.对每条骨架路径a，利用a将叶面分裂为至少两个区域部分；找到这些区域中面积最大的两个，然后求出较小面积与较大面积的比值；该比值不低于某个用户给定的等面积阈值ta的话，则对应的路径a将作为中轴的候选者保留，否则直接排除；这一判断中轴的准则称为等面积准则； b.对于候选中轴路径a，找到它的落在叶面区域边缘的终点，并计算该终点处的叶面区域边缘的曲率；在所有候选中轴路径中找到该曲率为最大者，即为所得到的叶面中轴affled ;这一判断中轴的准则称为最大曲率准则。
【文档编号】G06F17/50GK103632148SQ201310683599
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年12月13日 优先权日:2013年12月13日
【发明者】郭斯羽, 周乐前, 王耀南, 温和, 滕召胜, 黎福海, 张翌, 孟志强, 刘波峰, 唐求, 唐璐 申请人:湖南大学