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植物叶片轮廓特征提取方法研究

鏃ユ湡;2019-09-28  鏉ユ簮锛毼粗  浣滆咃細admin

  ComputerEngineering Applications计算机工程与应用 2015,51(8) 143 图形图像处理植物叶片轮廓特征提取方法研究 DONGBenzhi, KANG Xin, REN Hong’e 东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨 150040 College ComputerEngineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China DONG Benzhi, KANG Xin, REN Hong’e. Plant leaves contour feature extraction method. Computer Engineering Applications,2015, 51(8):143-147. Abstract:A research method based Freemancode has been designed according leafteeth leaflobes leafmorphology. Image pre-processing techniques plantleaves. cornerdetec- tion algorithm based chaincode peripheralsbased chaincode difference featurepoints. improvedcalculation method targetarea leafteeth leaflobes. leafcan followingthree aspects, leafteeth leaflobes, entireperimeter experimentsextract threecharacteristics from 70 samples belonging thresh-old range. Experimental results show calculationareas has been greatly increased through newmethod. threefeatures can reflect differentspecies plantleaves newfeature value helpidentify classifyplant species. Key words:image contours; leaf teeth; leaf lobes; area; feature extraction 要:根据植物叶片形态特征中锯齿和叶裂的重要性,设计了基于链码的研究方法。通过对叶片图像预处理得到叶片的轮廓曲线、结合基于链码的拐点检测方法和基于链码差的边界凹凸性判别方法确定锯齿点和叶裂点、改进基 于链码的目标面积计算方法计算锯齿和叶裂的面积。从锯齿和叶裂的面积和周长占整个叶片的面积和周长的比例 以及叶片包含的锯齿和叶裂数三个方面对叶片进行描述。实验对 70张叶片提取特征,归纳特征阈值范围。 实验结果表明新方法可以大大提高计算面积的精确度,并且这三个特征可以体现出不同种的植物叶片,可以作为新 的特征值,为识别植物物种和分类提供帮助。 关键词:图像轮廓;锯齿;叶裂;面积;特征提取 文献标志码:A 中图分类号:TP391 doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1406-0001 引言在植物分类领域,目前的研究主要还是基于叶片外 观特征植物分类与识别,作为叶片最直观的特征,叶裂 和锯齿,关于其特征内容相对较少。叶裂和锯齿是植物 学形态特征重要的组成部分,植物的叶裂和锯齿情况可 以充分地反应植物的生长情况,而且叶裂和锯齿的形态 特征有利于进行植物种类识别的研究。 结合边界跟踪法沿边界点滑动小窗口顺序离散采样,提取以边界点为中心的矩形小领域,根 据小邻域各像素值生成的向量判断此边界是否处于一 个锯齿上。 张静等人 利用距离函数确定多个分类阈基金项目:国家林业公益性行业科研专项(No.201004007)。 作者简介:董本志(1975—),男,博士,副教授,主要研究方向为计算机 视觉;康欣(1989—),女,硕士,主要研究方向为模式识别与 智能控制;任洪娥,女,博士,教授。 收稿日期:2014-06-03 修回日期:2014-07-25 文章编号:1002-8331(2015)08-0143-05 CNKI 网络优先出版:2014-10-29, ht tp://,51(8) Computer Engineering Applications计算机工程与应用 值,从排列方式、叶裂数和叶裂深浅三方面对叶片进行 分类。王晓杰等人 设计了基于凸包的植物的叶锯齿与叶裂位置识别方法,对多种植物叶图像进行测试。 尽管上述方法对植物叶片锯齿、叶裂的识别和特征 参数的提取有了改善。但仍然存在特征参数精度不够, 计算量大以及对形状怪异的叶片不适宜等缺点。并且 都是针对叶片是否存在叶裂,或叶裂的排列方式和叶裂 数方面进行研究,这些特征还不够详细地描述植物叶片 的锯齿和叶裂。 针对以上问题,本文采用基于链码的方法检测叶片 图像中叶裂和锯齿。计算每个锯齿和叶裂的周长,从面 积和周长占整个叶片的面积和周长的比例对其进行描 标注出叶片的顶点 2.2基于链码差的边界凹凸性判别 由链码求出叶片轮廓上每点的相对链码,由相对链 码和为当前点和前两点的绝对链码之和。链码差表示两个方向间的差值,两个方向的曲率越 大,方向差值就越大,两者成正比关系。由链码和得出 差。本文中逆时针编码,差值为正是凹点,差值为负是凸点。根据剩余的伪拐点对应的链码差值,给定两个阈 为新的特征参数。但锯齿和叶裂很多都是小面 Diff 积,应用现有的目标面积计算方法得出结果误差较大,角点。本文中 影响数据精度,而且计算速度慢。于是,对基于Freeman 8-链码的目标面积 Tang 计算方法进行改进,求出每个锯 齿和叶裂的精确面积值。对每种叶片求特征参数的阈 值范围,识别植物物种。 判别叶片中的顶点、锯齿点和叶裂点2.1 基于 Freeman 的拐角点检测 如图 ,逆时针方向搜索编码,依次编码直到起始点,得到伪拐点,也可以判断出可疑拐点的凹凸性 这样得到的剩余伪拐点分布在真拐点的附近位置,其凹凸特性与真拐点的凹凸特性一致。根据凹凸性将 最大的拐点,确定为真拐点,其余为伪拐点。这样就可以 唯一确定拐点 且可以确定凸角点是叶片的顶点。 2.3 叶裂点和锯齿点判别 首先计算出叶片的重心,重心计算如公式(1): (a)荷兰牡丹叶片(b)榆树叶片 原始轮廓图像用文献中的方法得到叶片轮廓的差别码 文献中的准则判断出非拐角点、拐角点和可疑拐角点。对可疑拐点需要进一步估算其曲率 本文应用文献的一种估算曲率的简单方法 出每一个可疑拐点的曲率。给定阈值 0.5 0.9。如果 将被看作是一个可能的拐角点,如果 为伪拐点。利用这个阈值,可以排除许多伪拐点 [6-7] 尽管已经排除大部分伪拐点,但有些伪拐点的曲率也大于给定的阈值,而被误认为是拐点,这就需要进一 步地排除剩余的伪拐点。通过再次设定拐点间距离阈 值来实现进一步排除,这种方法对植物叶片不适用。因 为针对叶片的多样性,阈值的选择比较困难,并且会出 现真拐点被误认为是伪拐点的问题,针对此问题,本文 结合判断拐点的凹凸性来进一步排除伪拐点,同时可以 其中 是轮廓点的坐标。 。分别求出所有的顶点到重心的距离,并计算出这些距离的平均值 Avg [10] 接这两个顶点,并且以这两个顶点构造直线方程,计算相邻两个顶 定阈值2Avg/3 Avg/3如果 2Avg/3则判断为叶 Avg/3则判断为锯齿点。如图 注叶片顶点,星号标注叶片叶裂位置,三角形标注叶片锯 齿位置。 (a)荷兰牡丹叶片 (b)榆树叶片 确定叶片的顶点、叶裂和锯齿位置本文提出的识别叶片轮廓锯齿点、叶裂点和顶点的 欣,任洪娥:植物叶片轮廓特征提取方法研究2015,51(8) 145 算法大大减少了工作量 均时间为0.512 以精确确定叶片轮廓图像的锯齿点和叶裂点,并且识别叶片的顶点。该算法也可以处理文献提到 的形状特殊的叶片 [11] 计算叶裂、锯齿的周长和面积3.1 切割叶裂和锯齿 由大多数叶片特征可知叶柄部位可判断为叶裂点 或顶点,并且除了植物轮廓叶柄部位,其他轮廓曲线均 呈现凹角点和凸角点依次呈现的现象 [12] 首先切割锯齿,锯齿点分布在顶点的两侧,对于当前顶点 是其后一个拐角点,根据叶片特性,每个锯齿只包含一个顶点,所以存在 两种情况: 点其中有一个是锯齿点,另一个是顶点或叶裂点。 对于情况(1)可以直接根据锯齿点的坐标将该锯齿 切割下来,情况(2)就需要在顶点和顶点或者顶点和叶 裂点之间寻找另一个锯齿点。计算当前顶点 到已知锯齿点 。由于叶片的顶点和前后锯齿点基本是等腰三角形的形状,所以按照逆时针方向遍历当前 顶点和另一个顶点或者叶裂点之间的点,并计算遍历的 点到当前顶点 的距离。当点到当前顶点的距离为 时,则该点就是与已知锯齿点相对应的另一个锯齿点。然后分割叶片的叶裂,当叶柄部位是叶裂点时,则 依次 把轮廓图像中相邻的两个叶裂点组合,两两组合确 点的另一侧寻找与其对应的另一个叶裂点 按逆时针方向继续遍历,直到把叶片的所有叶裂点两两对应起来,并把每 组叶裂点对应的叶裂分割出来。 当叶柄部位是非拐角点或顶点时,这样在叶柄位置 的周围会出现连续顶点的情况,以此作为判断叶柄部位 的特征。则在叶柄两侧离叶柄最近的两个叶裂点不是 叶裂对应的两个叶裂点,需要在叶柄位置附近找与已识 别出的叶裂点对应的另一个叶裂点,其余的叶裂点依次 两两组合确定叶裂。同样按逆时针遍历轮廓上的顶点, 设当前顶点是 按逆时针方向继续遍历。 在寻找另一个叶裂点如果遇到连续顶点 的情况,即 叶柄部位,这样就需要在叶柄部位周围寻找与已知叶裂 点对应的叶裂点。设 。计算当前点顶点 由于当前顶点和前后的两个叶裂点不是等腰三角形。所以给定阈 L(10 20)按照逆时针方向遍历 之间的点,并计算点到当前顶点的距离。当点到当前顶点的距离为 该点就是与已知叶裂点相对应的另一个叶裂点,并记录该点的坐标。 3.2 锯齿和叶裂的周长和面积计算 本文将轮廓点的个数作为周长 每个锯齿或叶裂对应两个锯齿点或者叶裂点,锯齿或叶裂的周长即两个 锯齿点或者叶裂点包括的轮廓点的个数 [13] 切割出来的锯齿和叶裂会出现很小的面积,于是对其面积的测量精度要求比较高,为了减少误差,需要应用 适于小目标的计算方法。 本文采用使用轮廓坐标对锯齿和叶裂的面积进行 统计。首先统计锯齿面积,由于锯齿轮廓中不存在凹拐 点,只有顶点和锯齿点。可以将锯齿看成由多条水平线 段组成,每条线段包含的像素点的个数即为该线段的长 度,长度即为该线段的两个纵坐标差值,这样锯齿包含 的所有线段的长度累加值就是该锯齿的面积。 然后提取叶裂的面积。针对叶裂轮廓上有没有锯 齿点分为两种情况,如果叶裂轮廓上没有锯齿点,可以 把叶裂看成一个大的锯齿,即可按照统计锯齿点面积的 方法来处理。 如果叶裂中存在锯齿点,仅仅利用轮廓坐标来统计 面积存在很大的误差。如图 所示,一条线段上会出现三个端点,根据这三个端点无法判断哪些像素点是叶裂 包含的线段上的点,这会严重影响叶裂包含的线段上像 素点的统计。于是,本文在利用基于轮廓坐标面积统计 方法的基础上进行改进使测量精度提高。 三个点对应不同的轮廓将叶裂轮廓中包含的顶点依次连接,每对相邻的顶 点对应一个封闭区域,该区域由连接相邻的两个顶点的 线和这两个顶点之间的叶裂轮廓曲线构成,将所有封闭 区域里的点设为判定点,并且判定点包括连接相邻两个 顶点的线段上的点,但不包括这两个顶点之间轮廓曲线 上的点。把叶裂看作由若干条水平线组成,每条水平线 可以看成有若干个线段组成,当线段包含的像素点的个 为当前叶裂轮廓上的像素点的像素值,可知值为 是在该轮廓点所在的水平线段上该轮廓点的前一个像素点的像素值,i 1462015,51(8) Computer Engineering Applications计算机工程与应用 1。根据这三个点组成的像素值串对轮廓点进行分类,根据可分为四类。 第一类:该轮廓点的前一个点是背景点后一个也是 背景点,即 101。 第二类:该轮廓点的前一个点是背景点后一个点是 轮廓点,即 100。 第三类:该轮廓点的前一个点是轮廓点后一点是背 景点,即 001。 第四类:该轮廓点的前一个点是轮廓点后一个点也 是轮廓点,即 000。 首先将叶裂包含的每条水平线上的轮廓点按纵坐 标由小到大的顺序依次记录 并计算轮廓点的个数num 1,则该水平线包括一个尖点。num 大于 时判断水平线上线段的左、右端点和尖点。可知第一个轮廓点 是线段右端点或尖点。首先对第一条线段判断,可知 属于第一类或第二类轮廓点。如果 是第一类轮廓点则根据其后一个背景点在不在判定点里判断其是不是尖点,在判定点里则 该轮廓点为尖点,不在则不是尖点。如果 不是尖点即为左端点,则依次遍历剩下轮廓点,寻找第一类和第三 点的个数而得),可以看出本文提出的算法可以大大提 高计算面积 的精确度,算法造成的误差可以忽略不计。 由于判定区域中的像 素点较少,所以算法在增加了有限 的时间复杂度的基础上,得到更 为精确的实验数据来描 述植物叶片。 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 2(a)面积比较0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 2(b)面积比较类轮廓点或 根据其后一个背景点在不在判定点里确定其是否为对应的右端点( 除外),如果在则是,不在则不是,继续寻找;如果 为第二条线段的左端点。 如果 肯定不是尖点而是左端点。则依次遍历剩下轮廓点,寻找第一类和第三类轮 根据其后一个背景点在不在判定点里确定其是否为对应的右端点( 除外),如果在则是,不在则不是,继续寻找。找到的右端点的下一个轮廓点为第二条 线段的左端点。 根据第一条线段的判断准则依次判断该水平线上 其他线段的左右端点和尖点。当水平线包含的最后一 个线段仅包含最后一个轮廓点 即为尖点。直到判断完叶裂包括的所有线段。将判断出的左、 右端点和尖点信息带入文献中的目标面积计算公式(2), 得出叶裂面积。 分别表示每条线段的右端点和左端点的横坐标,n 表示叶裂轮廓包含尖点的个数 [14] 本文方法求出的面积比例误差和经传统的基于 Freeman 码的目标面积计算方法求出的面积比例误差的比较(该比例是锯齿或叶裂的面积占整个叶片面积的比例,实际 面积是统计叶片的锯齿或叶裂二值图像中对应的像素 对每个叶片,求出其包含锯齿和叶裂的面积比例,并结合叶片包含的锯齿和叶裂的个数和它们的周长比 种叶片样本共70 张叶片样本,提取每 一种叶片的特征参数的阈值范围。如图 所示。(a)荷兰牡丹叶片 (b)榆树叶片 (c)菊花叶片 结论本文提出的识别叶片顶点 法,可以准确识别叶片中的顶点、锯齿和叶裂点。当有些伪拐角点是轮廓边缘上的噪声点或者是由于曲线数 字化所形成的误差,它们并不能被视为拐角点,算法还 有一定的误差。如果在对图像轮廓曲线搜索编码前,轮 廓曲线经过了一定的预处理,比如平滑处理和形态学中 的腐蚀和扩张,则轮廓曲线上将不会有噪声点出现。 计算和统计叶裂和锯齿的周长,并改进算法求叶裂 和锯齿的面积,大大提高了计算面积的精确度。统计每 种叶片包含的锯齿和叶裂的数目,结合锯齿和叶裂的周 本文算法面积误差 传统算法面积误差 本文算法面积误差 传统算法面积误差 欣,任洪娥:植物叶片轮廓特征提取方法研究2015,51(8) 147 1011 18 16 14 12 10 1011 40 35 30 25 20 15 10 锯齿数锯齿数 锯齿数 6(b)面积阈值范围45 40 35 30 25 20 15 10 2520 15 10 3025 20 15 10 锯齿数锯齿数 种叶片的阈值范围长和面积占整个叶片周长和面积的比例阈值范围作为 新的特征值识别植物物种,丰富了基于叶片特征的植物 物种识别的数学分析理论。 参考文献: 基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型[J].浙江林学院学报,2003(3):57-60. 张静,刘循,赵国庆.基于叶裂的植物外观特征提取[J].计算 机应用,2008:184-186. 王晓杰,于浩杰,郑小东.凸包在植物叶锯齿与叶裂位置识别中的应用[J].农机化研究,2013(3):214-216. 胡海鸥,祝建中.一种边点梯度方向引导的光滑边段提取 方法[J].计算机工程与应用,2011,47(16):188-190. 微计算机信息,2005(11):105-107. 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