摘要：本發(fā)明公開了一種基于Lab空間和局域動態(tài)閾值的植物葉片圖像分割方法，包括以下步驟：把圖像由RGB圖像轉(zhuǎn)換為Lab圖像；提取出Lab圖像中的b通道圖像；統(tǒng)計(jì)b通道圖像的像素值分布直方圖，采用OTSU法計(jì)算動態(tài)閾值；采用上述動態(tài)閾值對b通道圖像進(jìn)行閾值分割，完成二值化。其中，統(tǒng)計(jì)像素分布直方圖繼而計(jì)算動態(tài)閾值是針對一選定的局部矩形區(qū)域進(jìn)行。相較于目前多見的針對RGB圖像的識別方法，本發(fā)明創(chuàng)造性地提出針對顏色較暗的葉片圖像，先將其RGB圖像轉(zhuǎn)換為Lab圖像，然后利用其b通道圖像中葉片和背景對比明顯這一特點(diǎn)，對葉片b通道圖像進(jìn)行OTSU法閾值分割，從而對于顏色偏暗葉片的圖像，以至普通葉片圖像，均能取得良好的分割效果。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人廣州中醫(yī)藥大學(xué);
- 發(fā)明人高理文;林小樺;
- 地址510006 廣東省廣州市番禺區(qū)廣州大學(xué)城外環(huán)東路232號
- 申請?zhí)?/b>CN201310435960.6
- 申請時(shí)間2013年09月23日
- 申請公布號CN103473550B
- 申請公布時(shí)間2016年04月13日
- 分類號G06K9/46(2006.01)I;
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