小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害发生面积测算方法
专利汇可以提供小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害发生面积测算方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害发生面积测算方法。一种小麦病害发生面积的测算方法，以解决当下获取小麦病害发生面积的效率低的问题。它需要获取彩色的小麦病害发生图像，对图像进行处理以获取对应于该种病害的发病区域的 像素 点的总数，最后将图像中的发病区域的像素点总数换算为该种病害的发生面积，这样就测算出了小麦病害发生面积。小麦病害发生 图像处理 方法包括 图像分割 、图像去噪与填充和计算病害发生像素点的步骤，所述图像去噪和填充步骤包括分 块 扫描去噪、孤立点去噪、散点填充、方形扫描去噪、边界优化处理。在应用中，可以将小麦病害发生图像处理方法编写成 计算机程序 并存储于计算机可读介质内，可以获取某种小麦病害的HSL病害特征。它简化了大量人工控制过程，再现性高，效率高。，下面是小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害发生面积测算方法专利的具体信息内容。
1.一种小麦病害发生图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
1）图像分割，包括将彩色的小麦病害发生图像调整为HSL色彩模式的小麦病害发生图像，根据对应于病害的发病分割阈值、和未发病分割阈值后，对所述HSL色彩模式的小麦病害发生图像进行区域分割，以获取小麦病害发生域值图像；
2）图像去噪和填充，包括
分块扫描去噪，对所述小麦病害发生域值图像进行分块快速扫描遍历处理，在每一分块中，当非发病区域的像素点数量大于第一阈值时，将该分块置为非发病区域对应的HSL色彩，
孤立点去噪，所述孤立点为在发病区域中，横向方向上连续出现或在纵向方向上连续出现的像素点少于第二阈值，将孤立点置为非发病区域对应的HSL色彩，散点填充，对图像中的发病区域中的孔洞进行填充处理，
方形扫描去噪，采用固定大小的正方形块从图像的一角以逐行逐列的移动方式向另一对角逐像素推移，扫描所述正方形块的四个边界，当所述正方形块的四个边界均被发病区域、或非发病区域包围时，所述正方形块内的区域对应置为发病区域、或非发病区域，边界优化，对图像进行处理，以使发病区域、或非发病区域的边界光滑、连续；
3）计算病害发生像素点，包括计合图像中的发病区域的像素点的总数。
2.如权利要求1所述的小麦病害发生图像处理方法，其特征在于，对应于病害的发病分割阈值包括重度发病分割阈值、轻度发病分割阈值；在所述散点填充分步骤中，分别对图像中的重度发病区域的孔洞、轻度发病区域的孔洞进行填充处理；在所述计算病害发生像素点步骤中，所述计算病害发生面积步骤包括分别计合图像中的重度发病区域的像素点的总数和轻度发病区域的像素点的总数。
3.一种利用如权利要求1或2所述的小麦病害发生图像处理方法获取某种小麦病害特征的应用，其特征在于，人工标记大量的该种小麦病害图片，以获取该种小麦病害的HSL病害特征。
4.如权利要求3所述的应用，其特征在于，所述小麦病害为小麦全蚀病；对应于小麦全蚀病重度发病的分割阈值为色调H为20～30，饱和度S为90，亮度L为80；对应于小麦全蚀病轻度发病的分割阈值为色调H为31～36，饱和度S为90，亮度L为80。
5.一种存储有小麦病害发生图像处理程序的计算机可读介质，所述小麦病害发生图像处理程序被运行以实现包含如权利要求1或2所述小麦病害发生图像处理方法的步骤。
6.如权利要求5所述的计算机可读介质，其特征在于，所述对应于病害的发病分割阈值、和未发病分割阈值为用户输入或内置于所述小麦病害发生图像处理程序中。
7.一种小麦病害发生面积测算方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取彩色的小麦病害发生图，包括在同一高度上，采用镜头焦距、相机传感器尺寸一致的相机获取至少一幅小麦病害发生图像，在所述小麦病害发生图像中，所述相机的焦距为f，像距为v，物距为u，物距u对应于相机距地面的高度，当小麦病害发生图像有至少两幅时，对该些小麦病害发生图像进行拼接处理；
采用如权利要求1或2所述的小麦病害发生图像处理方法对所述彩色的小麦病害发生图像进行处理，以获取图像中的发病区域的像素点的总数；
换算获取病害发生面积，包括将发病区域的像素点换算成病害发生面积。
8.如权利要求7所述的小麦病害发生面积测算方法，其特征在于，v≤0.1m，30m≤u≤
70m，在所述彩色的小麦病害发生图像中，单位像素对应的实际长度L1的计算公式为：L1=(1÷f)×u，单位像素对应的实际面积为L12。
小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害
发生面积测算方法
技术领域
背景技术
发明内容
1）图像分割，包括将彩色的小麦病害发生图像调整为HSL色彩模式的小麦病害发生图像，根据对应于病害的发病分割阈值、和未发病分割阈值后，对所述HSL色彩模式的小麦病害发生图像进行区域分割，以获取小麦病害发生域值图像；
2）图像去噪和填充，包括
分块扫描去噪，对所述小麦病害发生域值图像进行分块快速扫描遍历处理，在每一分块中，当非发病区域的像素点数量大于第一阈值时，将该分块置为非发病区域对应的HSL色彩，
孤立点去噪，所述孤立点为在发病区域中，横向方向上连续出现或在纵向方向上连续出现的像素点少于第二阈值，将孤立点置为非发病区域对应的HSL色彩，
散点填充，对图像中的发病区域中的孔洞进行填充处理，
方形扫描去噪，采用固定大小的正方形块从图像的一角以逐行逐列的移动方式向另一对角逐像素推移，扫描所述正方形块的四个边界，当所述正方形块的四个边界均被发病区域、或非发病区域包围时，所述正方形块内的区域对应置为发病区域、或非发病区域，边界优化，对图像进行处理，以使发病区域、或非发病区域的边界光滑、连续；
3）计算病害发生像素点，包括计合图像中的发病区域的像素点的总数。
采用前述的小麦病害发生图像处理方法对所述彩色的小麦病害发生图像进行处理，以获取图像中的发病区域的像素点的总数；
换算获取所述病害发生面积，包括将发病区域的像素点换算成病害发生面积。
附图说明
具体实施方式
由于采集的麦田RGB色彩模式的小麦病害发生图像受颜色的差异以及受光照的影响较大，而HSL色彩模式能够克服这些颜色深浅差异对识别结果的影响，因此发明人把RGB色彩模式的小麦病害发生图像转换为HSL色彩模式的小麦病害发生图像。
b. 计算亮度L。按照如下公式计算：L=(maxcolor + mincolor)/2
c. 计算饱和度S。伪代码如下 ：
If maxcolor== mincolor即表示灰色，那么S=0
Else If L<120
S=(maxcolor-mincolor)/(maxcolor + mincolor)*240
Else if L>=120
S=(maxcolor-mincolor)/(2.0-maxcolor-mincolor)*240
d. 计算色调H。伪代码如下：
If R=maxcolor, H=(G-B)/(maxcolor-mincolor)*40
If G=maxcolor,
H=2.0+(B-R)/(maxcolor-mincolor)*40
If B=maxcolor,
H=4.0+(R-G)/(maxcolor-mincolor)*40
如果H为负值，则加240作为色调H的值。
同，色调范围为31 36。
~
DWORD biSixe;
LONG biWidth;
LONG biHeight;
WORD biplanes;
WORD biBitCount;
DWORD biCompressinn;
DWORD biSizeImage;
LONG biXPelsPerMeter;
LONG biYPelsPerMeter;
DWORD biClrused;
DWORD biCkItnportanr
}
结构体信息头占40个字节，其中biWidth和biHeight是图像宽度和高度，biBitCount表示位图深度，本文采用24位真色彩。
式中i,j分别第i行，第j列, L（i,j）为第i行，第j列的像素在内存中的地址， biHeight是图像高度，lineByte是每行的字节宽度。P是像素起始地址。
式（2）其中f是焦距，u是物距，v是像距。对于航拍时，物距u为飞行高度，一般无人机飞行高度为50m，像距一般几厘米。相对于1/v而言，1/u可以忽略不计，也即像距近似等于焦距。因此，在v≤0.1m，30m≤u≤70m时获取的所述彩色的小麦病害发生图像中，可求得单位像素实际长度L1的计算公式为：L1=(1÷f)×u。单位像素实际长度L1的平方就是单位像素的面积，将重度发病区域的像素点的总数×(单位像素实际长度L1)2 的值就是重度病害发生面积，将轻度发病区域的像素点的总数×(单位像素实际长度L1)2 的值就是轻度病害发生面积。
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