大豆叶片图像的叶脉分割方法

• 作者: 赵丹丹 王斌
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 大豆叶脉分割 图像处理技术 多尺度灰度UHMT算法 HSI颜色空间的色调信息 灰度图像 图像分割
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 专论·综述|Special Issue
• 页码范围: 30-39
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008467

摘要

叶脉分割是叶片模式分析的一个重要步骤,对大豆的品种识别、表型研究具有十分重要的意义.由于大豆叶脉结构十分复杂,叶脉所在叶片区域的低对比度,只借助灰度信息分割叶脉一般无法取得理想的分割效果.本文提出了一种结合多尺度灰度无约束击中或击不中变换(UHMT)算法和基于HSI颜色空间的色调信息处理方法的大豆叶脉分割方法.该方法将RGB颜色空间中的灰度信息和HSI颜色空间中的色调信息,分别用于大豆叶片图像的全局叶脉分割和局部一级、二级叶脉分割.前者采用迭代阈值分割提取叶片区域,通过膨胀腐蚀消除叶片外轮廓以及叶柄等干扰因素,得到叶片区域图像,然后,运用多尺度灰度UHMT算法得到全局叶脉图像.后者,针对一级和二级叶脉分割效果差的问题,使用色调信息扩大叶脉与其他像素点灰度值差异,以实现局部一级、二级叶脉的分割.将获得的全局叶脉和局部叶脉图像融合,获得最终的大豆叶脉图像.为验证算法的有效性,本文使用了大豆品种叶片图像数据库SoyCultivar中的大豆叶片图像进行实验.结果表明,该方法比现有的叶脉分割方法好,不仅能够完整地提取大豆叶脉,而且能够很好地消除背景以及叶片外轮廓、叶柄等无关成分.