基于帶通濾波和綠色因子的綠色識別方法

楊敬偉，楊文柱

（1.河北大學(xué) 科學(xué)技術(shù)處，河北 保定 071002；2.河北大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071002）

大田作物長勢分析是精細農(nóng)業(yè)［1－3］的一個重要研究內(nèi)容，其目的是為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的施肥、灌溉、殺蟲等農(nóng)業(yè)活動提供決策參考.目前，遙感和基于田間相機的監(jiān)控［4－9］是實現(xiàn)作物長勢分析的2種主要途徑.遙感利用衛(wèi)星或飛機獲取作物的長勢圖像，而基于田間相機的監(jiān)控則通過直接在田間設(shè)置觀測攝像頭獲取作物的長勢圖像.利用遙感進行長勢分析，優(yōu)點是觀測面積大，缺點是分辨率低，因此比較適合進行大區(qū)域的作物長勢監(jiān)控；基于相機的監(jiān)控方式，優(yōu)點是分辨率較高，缺點是觀測面積有限，所以更適合進行地塊級的精確監(jiān)控.

本文使用基于田間相機的方式，通過對田間相機采集的作物長勢圖像進行分析，找出圖像中的綠色植物，為后續(xù)的作物長勢分析打下基礎(chǔ).由于大田作物的長勢監(jiān)控圖像采集于野外大田環(huán)境，因此圖像的亮度容易受天氣、時間等因素的影響；而大田中的土壤顏色、表面覆蓋物等使得圖像背景極其復(fù)雜.這些不利因素都使得從大田長勢監(jiān)控圖像中正確識別出其中的綠色植物變得極其困難.為準確地識別大田作物長勢監(jiān)控圖像中的綠色植物，很多專家學(xué)者進行了深入研究.最典型的方法是基于可見光譜因子的方法［10－12］，包括超綠因子法（the Excess Green index，簡稱ExG），超綠減紅因子法（the Excess Green minus Red index，簡稱ExGR），植被指數(shù)法（the Vegetative index，簡稱VEG），綜合指數(shù)法（the Combined index，簡稱COM）等［13－14］.基于可見光譜因子的方法都假設(shè)圖像具有正常的對比度，圖像中的綠色植物為明亮的綠色，且背景只有單一的土壤，但事實上這個假設(shè)并不總是成立.實際拍攝的大田作物圖像，其對比度受天氣和拍攝時間的影響很大，植物的顏色也不總是明亮的綠色，圖像的背景也不僅僅是單一的土壤.上述因素導(dǎo)致基于可見光譜因子的方法在很多情況下失效，因此亟需尋找一種能夠適應(yīng)大田拍攝條件的綠色植物識別方法.

1 實驗材料

實驗材料選擇在自然光條件下拍攝的大田玉米苗圖像，拍攝地點在河北省保定市滿城縣玉米農(nóng)田.分別選擇了晴天和陰天2種天氣狀況進行拍攝，拍攝背景包括單一土壤背景、帶有灰燼的土壤背景、帶有麥秸的土壤背景、帶有玉米秸的土壤背景4種情況，如圖1所示.

圖1 不同條件下采集的大田玉米苗Fig.1 Images of maize seedling captured in different conditions

2 大田圖像的顏色分布分析

選擇在HSV（Hue，Saturation，Value）顏色空間進行綠色識別，可以解決基于可見光譜因子法容易受圖像亮度變化影響的問題.在該顏色空間，某物體的顏色只與色調(diào)H 和飽和度S 有關(guān)，與亮度V 無關(guān)，因此在HSV 顏色空間進行綠色識別對亮度變化不敏感［15］.

綠色植物的H 值一般為60～180之間，因此理想情況下，僅通過判斷像素的H 值就能斷定該像素是否為綠色植物像素.但由于玉米苗的生長狀態(tài)不同、拍攝時間不同、拍攝時的天氣狀況不同等各種因素，使得在自然光條件下拍攝的大田玉米苗圖像，其綠色植物的顏色從深綠到亮綠不等.因此，有必要分析大田作物長勢監(jiān)控圖像中各種圖像元素的色調(diào)H 和飽和度S 的分布情況，以便找出綠色植物識別的判斷依據(jù).

選擇玉米苗圖像中的深綠、嫩綠、反光的玉米苗，黑色、黃色、紅色的土壤，灰燼，地膜，麥秸，棒秸等10種典型元素作為分析對象，其色調(diào)H、飽和度S 典型分布曲線如圖2，圖3所示.

圖3 不同圖像元素的S分布曲線Fig.3 Sdistribution curves of different elements

由圖2可以看出，玉米苗的色調(diào)值為35～135，玉米秸的色調(diào)遠大于135，這意味著通過色調(diào)可以很容易地區(qū)分玉米苗和玉米秸.地膜、黃土、紅土、黑土、灰燼的色調(diào)都小于35，這表明通過色調(diào)也可以輕易地區(qū)分玉米苗與地膜、黃土、紅土、黑土、灰燼.但對于麥秸，其色調(diào)與嫩綠色玉米苗的色調(diào)很接近，甚至存在交叉，因此，單靠H 已無法區(qū)分麥秸和玉米苗.通過圖3可以發(fā)現(xiàn)，盡管麥秸的色調(diào)與嫩綠色玉米苗接近甚至存在交叉，但它們的飽和度卻存在一定差異.因此通過綜合判斷色調(diào)H 和飽和度S 就可以區(qū)分玉米苗和麥秸.

3 基于ExG 和HSV 的綠色識別方法

通過上述分析可知，利用圖像在HSV 顏色空間下的H 和S2個顏色屬性建立帶通濾波器，使得綠色像素可以通過，阻止大部分背景像素，就會得到背景相對簡單的彩色圖像；對此圖像再使用綠色因子法ExG，就可以正確識別出其中的綠色植物.方法描述如下.

3.1 基于H 分量的帶通濾波器

令hl和hh分別表示綠色植物的色調(diào)最小值和最大值，定義基于H 分量的帶通濾波器如下：

式中，hl是綠色植物的最小色調(diào)值，hh是綠色植物的最大色調(diào)值.

3.2 基于S 分量的帶通濾波器

令sl和sh分別表示綠色植物的飽和度最小值和最大值，定義基于S 分量的帶通濾波器如下：

式中，s1是綠色植物的最小色調(diào)值，sh是綠色植物的最大色調(diào)值.

3.3 土壤、灰燼、地膜、棒秸的去除

利用基于H 分量的帶通濾波器，可以濾除圖像中大部分的土壤、灰燼、地膜、棒秸.令R，G，B 分別表示彩色圖像I 的3個顏色通道.定義土壤、灰燼、地膜、棒秸的去除模型如下：

式中，R1，G1，B1分別為經(jīng)過H1處理3個顏色通道

3.4 麥秸的去除

利用基于S 分量的帶通濾波器，可以濾除殘余在圖像I1中大部分的麥秸.定義麥秸的去除模型如下：

式中，R2，G2，B2分別為經(jīng)過S1處理3個顏色通道：

3.5 綠色植物的識別

利用綠色因子法ExG 對經(jīng)過上述處理的彩色圖像進行處理，得到圖像的綠色因子矩陣Mg.

對Mg進行閾值分割，就得到了代表綠色植物的目標圖像Og

式中，T 為分割閾值.

4 結(jié)果與討論

使用在不同環(huán)境狀況下采集的大田玉米苗圖像作為實驗材料（部分典型圖像如圖1所示），對本文方法進行了驗證，同時與大津法和基于可見光譜因子法進行了對比.算法利用Matlab實現(xiàn)，計算機的操作系統(tǒng)為Windows 7，計算機處理器為Intel Core i5，內(nèi)存容量為3GB.

4.1 本文方法的識別結(jié)果

利用本文方法對圖1中的大田玉米苗圖像進行識別，結(jié)果如圖4所示.實驗結(jié)果表明，本文提出的方法可以正確識別出圖像中的玉米苗，而不論拍攝時的天氣如何，也不管背景多么復(fù)雜.

圖4 本文方法對圖1中圖像的處理結(jié)果Fig.4 Processing results of the images in figure 1using the proposed method

4.2 大津法（Otsu方法）識別結(jié)果

大津法是最常用的圖像分割方法之一，經(jīng)常作為標準分割算法，用于跟其他分割算法進行比較.圖5為大津法對圖1所示圖像的分割結(jié)果，可以看出，所有圖像都未能正確分割.這一結(jié)果表明，大津法不適合處理自然光條件下拍攝的大田作物圖像.

圖5 大津法對圖1中圖像的處理結(jié)果Fig.5 Processing results of the images in figure 1using the Otsu method

4.3 基于可見光譜因子的識別結(jié)果

經(jīng)過實驗，可見光譜因子法可以正確識別大部分圖像中的綠色植物，但也存在部分無法正確識別的圖像，其中ExG 無法正確處理背景含有麥秸的圖像，EXGR 和COM 無法正確處理背景中含有麥秸和灰燼的圖像，部分處理結(jié)果如圖6所示.VEG 則無法正確處理圖1中的所有圖像.

圖6 基于可見光譜因子方法的部分識別結(jié)果Fig.6 Some of the recognition results using methods of the visible spectral index

5 結(jié)束語

針對野外拍攝的大田作物長勢監(jiān)控圖像由于受光照強度、背景等影響難以正確識別問題，對大田作物長勢監(jiān)控圖像中綠色植物的識別方法行了初步探索.使用基于帶通濾波和綠色因子的方法實現(xiàn)了綠色植物的識別.實驗結(jié)果表明，本方法能夠正確識別大田作物長勢監(jiān)控圖像中的綠色植物，比其他識別方法更能適應(yīng)野外大田環(huán)境造成的亮度變化和復(fù)雜背景.

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