申请/专利权人：浙江理工大学

申请日：2021-01-20

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112785571B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/00;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/194;G06T7/90;G06T5/94;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.05.28#实质审查的生效;2021.05.11#公开

摘要：本发明涉及到人工智能、机器视觉及图像处理算法领域。技术方案是：一种基于改进分水岭的名优茶嫩叶识别分割方法，包括以下步骤：第1步：从茶园采集茶叶原图，运用高斯滤波去除原图中的各种噪声以提高图像的质量，得到预处理图像；第2步：在RGB色彩空间下将预处理图拆分为R通道图像、G通道图像、B通道图像；第3步：对B通道图像的高亮区进行补偿处理；第4步：将G通道图像与处理后的B通道图像做差运算，获取G‑B分量图像；第5步：采用最小误差法来获取最佳自适应值T1和T2；第6步：对处理后的G‑B分量图像运用Otsu算法进行初次二值化；第7步：对二值图进行腐蚀形态学处理。该方法能大大提高茶叶嫩叶分割的完整度和精度。

主权项：1.一种基于改进分水岭的名优茶嫩叶识别分割方法，包括以下步骤：第1步：从茶园采集茶叶原图，运用高斯滤波去除原图中的各种噪声以提高图像的质量，得到预处理图像；第2步：在RGB色彩空间下将预处理图拆分为R通道图像、G通道图像、B通道图像；第3步：采用最小误差法获取最佳阈值T′，采用超阈值零处理法对B通道图像的高亮区进行补偿处理；第4步：将G通道图像与处理后的B通道图像做差运算，获取G-B分量图像，差运算公式如下：gG-Bx,y＝fGx,y-fBx,y式中：fGx,y为G通道图像，fBx,y为B通道图像，gG-Bx,y为G-B分量图像；第5步：采用最小误差法来获取最佳自适应值T1和T2，[0,T1]为背景区像素，[T2,255]为嫩叶区像素，T1小于T2；运用分段线性变换处理G-B分量图像，增强图中老叶和嫩叶的区分度；第6步：对处理后的G-B分量图像运用Otsu算法进行初次二值化；第7步：对二值图进行腐蚀形态学处理，去除细小的部分，通过形态学处理、距离变换函数获取前景区域、背景区域，计算未知区域并进行标记；最后运用传统的分水岭算法完成最后的分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江理工大学 一种基于改进分水岭的名优茶嫩叶识别分割方法

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