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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：一种基于图像检测棉花是否吐絮的方法，具体包括两个阶段：训练阶段：通过历史图像数据，统计棉田图像中棉絮区域在Lab颜色空间中的变化规律；检测阶段：利用训练阶段统计的棉絮在Lab颜色空间中的变化规律，对实时棉田视频图像进行检测，具体顺序包括：（1）单幅图像棉絮检测，根据统计结果，检测图像中的候选棉絮区域并生成二值结果图像（2）连通域标记和去噪，对二值结果图像进行标记，并通过设定连通域面积阈值，去除较小的噪声干扰，（3）综合判定，利用一天中不同时刻的检测结果，对各候选区域进行投票，选取稳定存在的区域作为最终棉絮区域的检测结果，进一步去除了随机噪声的干扰，（4）输出结果图像。该方法主要利用了棉絮的Lab颜色特征和同一天内图像的连续性，有效克服了光照的影响，准确地检测出棉田图像中是否有棉絮存在。

主权项：1.一种基于图像检测棉花吐絮的方法，以棉田图像为对象，利用图像处理自动检测出棉絮区域，该方法具体步骤如下：（1）训练阶段，即通过历史图像数据，统计吐絮期棉花植株上棉絮区域的Lab颜色特征变化规律，该阶段主要包含以下步骤：（1.1）样本图像生成：随机选取多幅吐絮期间拍摄的棉田图像，将棉絮区域保留，其它区域置为黑色，生成用于训练的样本图像；（1.2）棉絮L-b颜色特征统计：利用所述样本图像，生成棉絮的L-b颜色特征表，记录棉絮在亮度为L的情况下，其色彩分量b的变化规律；（2）检测阶段，即通过训练阶段生成的棉絮L-b颜色特征表，对实时棉田图像进行检测，该阶段具体步骤如下：（2.1）单幅图像棉絮检测：通过上述L-b颜色特征表，对一段时间内获取的N幅棉田图像分别进行检测，生成对应的N幅二值图像，其中棉絮区域置为白色，其它区域为黑色；（2.2）连通域标记和去噪，对上述各幅二值图像进行连通域标记，并通过设定连通域的面积阈值，去除小于该面积阈值的连通域；（2.3）综合判定：对上述经标记和去噪后的各二值图像分别进行投票，判断出各二值图像的棉絮区域，进而经合并获得最终的棉絮区域；其中，所述步骤（2.3）中对任一二值图像Bt进行投票的具体过程如下：对其中的任意第r个连通域区域Btr，设定其像素个数为numtr，其票数记为votetr，初始时votetr=1，定义函数FBtr为取出区域Btr所有像素点的坐标，ZBtr为区域Btr中灰度值为255的像素点的个数，此时ZBtr=numtr；在N幅二值图像中的其余二值图像Bn上，循环执行以下步骤：上述公式中，n=1…N且n≠t，MinOverlapRate表示最小重合度阈值；然后，利用如下公式确定出棉絮区域：即值为255的连通域区域Btr所对应的棉田图像区域为棉絮区域，其中N为一天中所拍摄的图像的个数，Min_VoteRate为投票比例的阈值；完成所述二值图像Bt所有连通域区域的投票，即实现对二值图像Bt的投票；另外，所述最终的棉絮区域通过对各二值图像投票所获得的棉絮区域合并得到，具体为：定义Bni,j为二值图像Bn上第i行j列的像素值，Bi,j为最终二值结果图像B上的第i行j列的像素值，则B由以下公式生成：Bi,j=255,Bn,n[1,N]i,j=2550,Bn,n[1,N]i,j=0,]]即最终二值结果图像B中像素值为255的像素点所组成的区域即为最终的棉絮区域。

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