申请/专利权人：济南玖通志恒信息技术有限公司

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN117893541B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06T7/60;G06T7/64

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了一种基于边缘检测的果树叶部花叶病分析方法，包括：获取果树叶部图像；对于果树叶部图像获取主边缘、次边缘以及树叶轮廓边缘；获取区域及若干连通域，获取连通域的若干匹配直线，根据匹配直线上每个像素点的灰度值获取匹配直线的叶片表面平整度，根据匹配直线的斜率、长度和叶片表面平整度获取连通域的叶茎分叉走势曲折度；获取根部点，根据根部点与所有连通域之间的距离、偏移角的角度以及叶茎分叉走势曲折度获取区域的病害系数，根据区域的病害系数获取树叶的叶片病害程度；根据叶片病害程度完成花叶病的分析检测。本发明考虑多个特征提高花叶病检测精度。

主权项：1.一种基于边缘检测的果树叶部花叶病分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取果树叶部图像；对于果树叶部图像使用边缘检测获取主边缘、次边缘以及树叶轮廓边缘；根据主边缘获取第一区域和第二区域，对于每个区域获取若干连通域，对所得到的边缘分析获取每个连通域的第一曲线和第二曲线，根据第一曲线和第二曲线获取匹配直线，根据匹配直线上每个像素点的灰度值以及最大灰度值和最小灰度值的差异获取匹配直线的叶片表面平整度，根据所有匹配直线的斜率、长度和叶片表面平整度获取连通域的叶茎分叉走势曲折度；获取树叶轮廓边缘上的根部点，对于每个区域，根据根部点与所有连通域之间的距离、连通域之间的偏移角的角度以及连通域的叶茎分叉走势曲折度获取每个区域的病害系数，根据第一区域和第二区域的病害系数获取树叶的叶片病害程度；根据树叶的叶片病害程度完成花叶病的分析检测；所述对所得到的边缘分析获取每个连通域的第一曲线和第二曲线的方法为：在连通域内部首先排除树叶轮廓边缘，若连通域内部只存在两条边缘，此时两条边缘作为第一曲线和第二曲线，若连通域内部存在多条边缘，此时排除主边缘，将剩下的两条次边缘作为第一曲线和第二曲线，所述边缘只包括主边缘和次边缘；所述根据第一曲线和第二曲线获取匹配直线的方法为：将第一曲线和第二曲线使用DTW算法进行匹配，第一曲线中每个像素点与第二曲线中都有最少一个匹配点，将第一曲线像素点与其匹配的像素点构成一个匹配序列对，匹配序列对对应的两个像素点的连线记为匹配直线；所述根据匹配直线上每个像素点的灰度值以及最大灰度值和最小灰度值的差异获取匹配直线的叶片表面平整度的方法为：获取匹配直线上每个像素点的灰度值，选取其中的最大灰度值和最小灰度值，令最大灰度值和最小灰度值的差异作为匹配直线的灰度变化基准；获取匹配直线上所有像素点的灰度值均值，将所有像素点的灰度值与灰度值均值的差异求和获取匹配直线的灰度差距系数；令匹配直线的灰度变化基准为底数，灰度差距系数的负数为指数获取匹配直线的叶片表面平整度；所述根据所有匹配直线的斜率、长度和叶片表面平整度获取连通域的叶茎分叉走势曲折度的方法为： 式中，表示第j条匹配直线的长度，表示所有匹配直线的长度均值，表示第j条匹配直线在第一曲线中的端点的斜率，表示第j条匹配直线在第二曲线中的端点的斜率，表示第j条匹配直线的叶片表面平整度，表示连通域内匹配直线的数量，表示连通域内的叶茎分叉走势曲折度；所述根据根部点与所有连通域之间的距离、连通域之间的偏移角的角度以及连通域的叶茎分叉走势曲折度获取每个区域的病害系数的方法为：获取每个连通域的重心，将根部点与连通域的重心相连得到重心直线，重心直线的长度为重心距离，将相邻两条重心直线的斜率作差获取对应的两个连通域的偏移角的角度，令相邻两条重心直线的长度作差获取连通域之间的重心距离差异，获取所有连通域的偏移角的均值以及重心距离差异的均值，根据所有相邻连通域之间的偏移角角度、重心距离与均值的差异以及叶茎分叉走势曲折度获取区域的病害系数；所述根据所有相邻连通域之间的偏移角角度、重心距离与均值的差异以及叶茎分叉走势曲折度获取区域的病害系数的方法为： 式中，表示第r个连通域与第r-1个连通域之间的偏移角的角度，表示所有偏移角角度的均值，表示第r个连通域与第r-1个连通域对应的重心距离的差异，表示所有连通域对应的重心距离的均值，表示第r个连通域的叶茎分叉走势曲折度，表示连通域的数量，表示病害系数。

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