一种植物叶片图像补全装置的制作方法

本实用新型涉及数字图像处理和模式识别技术领域，尤其是涉及一种植物叶片图像补全装置。

背景技术：

随着计算机图像处理技术和人工智能技术的发展，图像恢复处理的技术也逐渐渗透到了医疗图像和图像压缩恢复等领域，由于农业发展的需要，植物物种的机器识别应运而生，特别是农作物的生长发育、质量产量检测和病虫害检测等方面，植物物种识别都发挥着重要作用。为了更好的识别植物物种，完整、清晰的植物叶片图像作为物种识别的前提也显得异常重要，而往往我们所采集到的图片往往可能因为数据的缺失而影响到识别效果。缺失的原因可能包括由于信息在采集过程中设备故障、部分信息被遮挡、条件限制或者人为等因素。张量的概念最早由Hitchcock于1927年提出，Cattell于1944年提出了多维模型的观点，但是这些理论都没有引起足够的重视。20世纪60年代，张量的理论被Tucker应用到心理测验学领域，逐渐引起人们的注意。1970年，Carroll和Chang分析了N阶张量的分解以及相似性判断的问题，Harshman提出了一种可解释的张量分解模型，并都成功应用于心理测验学领域。张量的研究开始得到更多重视，并逐渐扩展到其它领域。1981年，Appellof和Davidson首次在化学计量学领域成功应用了张量分解，从此，张量的方法开始在这个领域变得越来越流行，并出版了一本相关书籍。与此同时，张量的双线性形式的分解开始在代数复杂性领域引起人们的兴趣。最有意思的例子是Strassen矩阵相乘，它可以用一个4x4x4的张量的分解来描述一个2x2矩阵相乘。最近十年，对张量估计的研究已经扩展到各个领域，例如信号处理，数值线性代数，计算机视觉，数值分析，数据挖掘，神经系统科学等领域。

目前主流的移动端操作系统包括iOS、Android和Windows Phone，iOS是由苹果公司开发的移动操作系统，苹果公司最早于2007年1月9日的Macworld大会上公布了这个系统，当时它的名字是iPhone OS X，是设计给iPhone使用。iPad是由苹果公司于2010年开始发布的平板电脑系列，定位介于iPhone和笔记本电脑产品之间，于iPhone布局类似，采用ARM架构，最新的iPad Pro配置了1200万像素的摄像头，支持4K，采用的Retina显示屏使得图像的显示更清晰和更细节化，这样有利于图像恢复效果的展示。

技术实现要素：

本实用新型的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种植物叶片图像补全装置，具有自动补全图像、结构简单、展示效果好、携带方便、操作容易、处理快速高效、精度高等优点。

本实用新型的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种植物叶片图像补全装置，包括客户端和服务器端，还包括辅助补全拍照器，所述客户端包括中央处理器，以及分别连接中央处理器的图像采集器、液晶触摸显示屏、数据存储器和第一网络通信器，所述图像采集器包括相连接的图像传感器和摄像头，所述图像传感器连接中央处理器，所述服务器端包括图像处理器，以及分别连接图像处理器的图像补全恢复器和第二网络通信器，所述第一网络通信器通过无线网络连接第二网络通信器，所述辅助补全拍照器包括夹持壳体、摄像头定位圈、叶片范围发射灯圈、测距器和数据线，所述摄像头定位圈设于夹持壳体上，夹持壳体夹持于客户端上，摄像头位于摄像头定位圈内，所述叶片范围发射灯圈套设于摄像头定位圈上，所述测距器设于摄像头定位圈上，叶片范围发射灯圈和测距器通过数据线连接中央处理器。

所述摄像头定位圈内设有鱼眼，所述鱼眼位于摄像头前方。

所述叶片范围发射灯圈包括多个红外发射灯和范围定位圈，所述范围定位圈套设于摄像头定位圈上，所述多个红外发射灯沿圆周均匀内嵌于范围定位圈内，并分别通过数据线连接中央处理器。

所述中央处理器连接有GPRS采集器。

所述液晶触摸显示屏为Retina显示屏。

所述客户端为手持终端。

所述手持终端包括iPhone手机和iPad平板电脑。

所述图像采集器还包括曝光控制器和外接闪光灯，所述曝光控制器和外接闪光灯分别连接摄像头。

所述无线网络包括CDMA、GPRS和CDPD网络。

所述数据存储器包括内存储卡和外存储卡。

与现有技术相比，本实用新型具有以下优点：

一、图像补全恢复：本实用新型首先利用辅助补全拍照器配合客户端的摄像头进行叶片拍照，叶片范围发射灯圈有利于控制叶片拍照范围，获得的照片内可包含大面积的叶片信息，测距器获取摄像头与叶片之间距离，从而可获取叶片的面积大小，其次利用服务器端的图像补全恢复器，对采集的图像进行远程图像处理，自动恢复出完整清晰的图像，提高叶片识别的准确率。

二、结构简单、携带方便、操作容易、处理快速高效：本实用新型采用手持客户端，携带方便，适于野外工作者对大自然叶片进行采集，设置液晶触摸显示屏，注重人机交互，操作容易，第一网络通信器和第二网络通信器及时交互，使得图像处理实时、高效。

三、本实用新型中辅助补全拍照器还设置鱼眼，提供摄像头的采光范围，有利于捕捉到更多的叶片信息，同时还设置GPRS采集器用来采集地理信息，进一步提高图像补全恢复后的叶片识别的准确率。

四、本实用新型中叶片范围发射灯圈利用红外发射灯在摄像头前方形成点圈，作为叶片范围的参照，可指导用户对叶片范围的拍照，有利于后续的叶片图像补全恢复。

五、本实用新型选用Retina显示屏作为图像显示和人机交互界面，Retina显示屏采用一个图片像素对应一个屏幕像素的方式显示，不会产生Windows中分辨率提升使屏幕文字与图像变小，造成阅读困难的问题，既保持了观看舒适度，又提高了显示效果。

附图说明

图1为本实用新型内部结构示意图；

图2为本实用新型正视结构示意图；

图3为本实用新型右视结构示意图。

图中：1、客户端，2、服务器端，3、辅助补全拍照器，11、中央处理器，12、图像采集器，13、液晶触摸显示屏，14、数据存储器，15、第一网络通信器，16、GPRS采集器，17、客户端壳体，121、图像传感器，122、摄像头，123、曝光控制器，124、外接闪光灯，21、图像处理器，22、图像补全恢复器，23、第二网络通信器，31、夹持壳体，32、摄像头定位圈，33、环状叶片范围发射灯，34、测距器，35、数据线，36、鱼眼。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本实用新型进行详细说明。本实施例以本实用新型技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本实用新型的保护范围不限于下述的实施例。

如图1、图2和图3所示，一种植物叶片图像补全装置，用以帮助用户根据植物图像的可见数据进行植物图像的补全，包括客户端1、服务器端2和辅助补全拍照器3，客户端1包括客户端壳体17，客户端壳体17内设置中央处理器11，以及分别连接中央处理器11的图像采集器12、液晶触摸显示屏13、数据存储器14和第一网络通信器15，数据存储器14包括内存储卡和外存储卡，图像采集器12包括相连接的图像传感器121和摄像头122，以及分别连接摄像头122的曝光控制器123和外接闪光灯124，图像传感器121连接中央处理器11，服务器端2包括图像处理器21，以及分别连接图像处理器21的图像补全恢复器22和第二网络通信器23，第一网络通信器15通过无线网络连接第二网络通信器23，无线网络包括CDMA(码分多址)、GPRS(通用分组无线服务)和CDPD(蜂窝数字式分组数据交换网络)等网络制式类型。服务器端2还可以设置图像识别器，与图像补全恢复器22连接，在图像补全后实现更准确的叶片识别。

如图2和图3所示，辅助补全拍照器3包括夹持壳体31、摄像头定位圈32、叶片范围发射灯圈33、测距器34和数据线35，摄像头定位圈32设于夹持壳体31上，夹持壳体31夹持于客户端壳体17上，摄像头122位于摄像头定位圈32内，摄像头定位圈32内设有鱼眼36，鱼眼36位于摄像头122前方，叶片范围发射灯圈33套设于摄像头定位圈32上，测距器34设于摄像头定位圈32上，叶片范围发射灯圈33和测距器34通过数据线35连接中央处理器11，中央处理器11控制叶片范围发射灯圈33的开关，并接收测距器34采集的摄像头122到叶片的距离，从而得到叶片的大小，用于后续的叶片补全和识别等。

叶片范围发射灯圈33包括多个红外发射灯和范围定位圈，范围定位圈套设于摄像头定位圈32上，多个红外发射灯沿圆周均匀内嵌于范围定位圈内，并形成喇叭状，每个红外发射灯分别通过数据线35连接中央处理器11，拍照之前，红外发射灯在摄像头122前方形成点圈，作为叶片范围的参照，指导用户将需要拍摄的叶片放入点圈中，在拍照时，则瞬时关闭红外发射灯，这样使得拍照的叶片正好位于照片中心，且照片包含近似完整的叶片。

中央处理器11连接有GPRS采集器16，获取的地址信息连通植物图像传输给服务器端2，供后续图像信息的处理。

液晶触摸显示屏13为Retina显示屏，由液晶面板、高压板、按键板以及驱动板等构成。Retina显示屏渲染出2048x1536个像素，其中每四个像素一组，输出原来屏幕的一个像素显示的大小区域内的图像。这样一来，用户所看到的图标与文字的大小与原来的1024x768分辨率显示屏相同，但精细度是原来的4倍，但对于特殊元素，如视频与图像，则以一个图片像素对应一个屏幕像素的方式显示。故不会产生Windows中分辨率提升使屏幕文字与图像变小，造成阅读困难的问题。这样在设计软件时只需将所有的UI元素的精细度都提高到原来的4倍就可以既保持了观看舒适度，又提高了显示效果。

客户端1为手持终端，手持终端包括iPhone手机和iPad平板电脑，本实用新型中，以iPhone手机为例。图像传感器121为光传感器，由索尼制造，采用Exmor RS背照式CMOS图像传感器121，具有1.5μm的像素面积，传感器部分的尺寸为4.8×6.1mm。图像补全恢复器22为由市场上直接购买的芯片成品，图像补全恢复器22将张量估计引入植物叶片图像补全领域，由于植物的生长环境基本都在室外，传统的台式机，笔记本不适合随身携带来采集识别植物叶片，而手持终端体积小，方便携带，并且摄像系统的普及以及4G时代的到来，将十分有利于利用便携的平板电脑采集叶片，通过单机或者联网的形式对植物叶片进行处理识别。

植物图像自动补全恢复过程：图像采集器12配合辅助补全拍照器3采集叶片图像，或中央处理器11直接选取外存储卡中的图像，液晶触摸显示屏13在客户端1中将恢复前的图像予以展示，然后将图像经过第一网络通信器15传输给服务器端2，服务器端2的图像处理器21对客户端1传来的图像进行处理，将RGB图像转换为三维张量数据形式，通过图像补全恢复器22对张量形式数据进行低秩估计、迭代运算，对图像进行恢复并将恢复结果通过第二网络通信器23回传给客户端1，并将最终结果显示在液晶触摸显示屏13的人机交互界面上，进行高清展示。