(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111678692.1 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 湖北省农业科 学院农业质量标准与 检测技术研究所 地址 430070 湖北省武汉市武昌南湖瑶 苑 三号 (72)发明人 李葳　姚晶晶　易甜　崔文文　 王小飞　 (74)专利代理 机构 成都恪睿信专利代理事务所 (普通合伙) 51303 代理人 陈兴强 (51)Int.Cl. G06T 7/13(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01)G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 茶树叶片 图像提取方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本发明属于图像处理技术领域， 尤其涉及一 种茶树叶片图像提取方法、 装置、 设备及存储介 质。 本发明的茶树叶片图像提取方法包括以下步 骤： S1： 获取包含有叶片的茶树彩色图像作为原 始图像； S2： 获取参考 叶片的相关参数； S3： 对茶 树的原始 图像做预处理后得到叶片和树干的二 值化图像； S4： 根据所述树干与所述叶片之间的 生长位置关系， 将树干的二值图像和叶片的二值 化图像进行特征比对提取出叶片初步轮廓图像； S5： 根据所述叶片初步轮廓图像和所述参考叶片 的相关参数提取出完整的叶片图像。 本发明可以 够准确提取出叶片图像， 排除图像中的背景干 扰。 权利要求书2页 说明书11页 附图7页 CN 114299097 A 2022.04.08 CN 114299097 A 1.茶树叶片图像提取 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1： 获取包 含有叶片的茶树彩色图像作为原 始图像； S2： 获取参 考叶片的相关参数； S3： 对茶树的原 始图像做预处 理后得到叶片和树干的二 值化图像； S4： 根据所述树干与所述叶片之间的生长位置关系， 将树干的二值图像和叶片的二值 化图像进行 特征比对提取 出叶片初步轮廓图像； S5： 根据所述叶片初步轮廓图像和所述 参考叶片的相关参数提取 出完整的叶片图像。 2.根据权利要求1所述的茶树叶片图像提取方法， 其特征在于： 所述S3： 对茶树的原始 图像做预处 理后得到关于叶片和树干的二 值化图像包括以下步骤： S31： 对所述原 始图像做归一 化处理得到第一中间图像； S32： 采用RGB通道中的G通道对第一中间图像进行 灰度处理， 得到灰度图像； S33： 对灰度图像做局部二 值化处理得到叶片和树干的二 值化图像。 3.根据权利要求1所述的茶树叶片图像提取方法， 其特征在于： 所述S33： 对灰度图像做 局部二值化处理得到叶片和树干的二 值化图像包括以下步骤： S331： 以树干和叶片为检测目标对灰度图像进行目标检测得到将树干和叶片的包含在 内的框体； S332： 对位于所述框体中的图像进行二值化处理， 将所述树干对应的像素值转换为1， 其余作为背 景转换为0， 得到树干的二值图像化作为第二中间图像， 将所述叶片对应的像素 值转换为1， 其 余作为背景转换为0， 得到叶片的二 值化图像作为第三中间图像。 4.根据权利要求1所述的茶树叶片图像提取方法， 其特征在于， S4： 根据所述树干与所 述叶片之 间的生长位置 关系， 将树干的二值图像和叶片的二值化图像进 行特征比对提取出 叶片初步轮廓图像还 包括以下步骤： S41： 在第二中间图像上和第三中间图像上分别建立平面 坐标； S42： 对第二中间图像中像素值为1的轮廓进行坐标定位， 对第三中间图像中像素值为1 的轮廓进行坐标定位； S43： 第二中间图像 中轮廓的坐标与第三中间图像中轮廓的坐标进行比对， 提取出与第 二中间图像中轮廓具有相同坐标的第三中间图像中的轮廓。 5.根据权利要求1所述的茶树叶片图像提取方法， 其特征在于， 所述参考预叶片的相关 参数包括： 所述参考叶片的像素点数量阈值、 参考叶片的像素中心点、 以参考叶片的像素中 心点为中心的半径阈值以及 在对应半径范围内具有的像素点数量的最小值。 6.根据权利要求5所述的茶树叶片图像提取方法， 其特征在于， 所述S5： 根据所述叶片 初步轮廓图像和所述 参考叶片的相关参数提取 出完整的叶片图像还 包括以下步骤： S51： 将所述叶片初步轮廓图像中的像素点数量与所述参考叶片的像素点数量阈值进 行比较； S52： 若所述叶片初步轮廓图像 中的像素点数量位于所述像素点数量阈值范围内， 则提 取所述叶片初步轮廓图像为所述完整的叶片图像； S53： 若所述叶片初步轮廓图像 中的像素点数量不在所述像素点数量阈值范围内， 则根 据以参考叶片的像素中心点为中心的半径阈值从所述叶片初步轮廓图像中提取出所述完 整的叶片图像。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114299097 A 27.根据权利要求6所述的茶树叶片图像提取方法， 其特征在于， 设所述参考叶片的像素 中心点为第一中心 点， 所述S 53： 若所述叶片初步轮廓图像中的像素点数量不在所述像素点 数量阈值范围内， 则根据以参考叶片的像素中心 点为中心的半径阈值从所述叶片初步轮廓 图像中提取 出所述完整的叶片图像还 包括以下步骤： S531： 在所述初步叶片轮廓图像中任意选择一个 像素点作为第二像素中心点； S532： 以所述第二像素中心点为圆心， 获取所述半径阈值内的若干个半径值， 分别计算 获取的各个所述半径值范围内对应的像素点数量； S533： 将所述各个半径值范围内对应的像素点数量分别与所述参考叶片中各个对应的 半径值范围内的像素点数量 最小值进行比较； S534： 若在某个所述半径值范围内的像素点数量大于或者等于所述参考叶片中与该半 径值对应的半径范围内的像素点数量， 则标记所述 二像素中心点 为叶片内部点； S535： 若在某个所述半径值范围内的像素点数量小于所述参考叶片中与半径值对应的 半径范围内的像素点数量， 则标记所述第二中心点 为干扰像素点； S536： 若某个所述干扰像素点位于某个所述叶片内部点则以所述半径值为半径的范围 内， 则标记所述干扰 像素点为叶片边 缘点， 反之， 所述干扰 像素点仍为所述干扰 像素点； S537： 重复执 行步骤S5 31至S536， 直至所述初步叶片轮廓图像中所有像素点均被标记。 8.茶树叶片图像提取装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 原始图像获取模块， 所述原始图像获取模块用于获取包含有叶片的茶树彩色图像作为 原始图像； 参考叶片参数获取模块， 所述 参考叶片参数获取模块用于获取参 考叶片的相关参数； 预处理模块， 所述预处理模块用于对茶树的原始图像做预处理后得到叶片和树干的二 值化图像； 叶片轮廓初步提取模块， 所述叶片轮廓初步提取模块用于根据 所述树干与 所述叶片之 间的生长位置 关系， 将树干的二值图像和叶片的二值化图像进行特征比对提取出叶片初步 轮廓图像； 完整叶片提取模块， 所述完整叶片提取模块用于根据所述叶片初步轮廓图像和所述参 考叶片的相关参数提取 出完整的叶片图像。 9.茶树叶片图像提取设备， 其特征在于， 包括： 至少一个处理器、 至少一个存储器以及 存储在所述存储器中的计算机程序指 令， 当所述计算机程序指 令被所述处理器执行时实现 如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 10.一种存储介质， 其上存储有计算机程序指令， 其特征在于， 当所述计算机程序指令 被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114299097 A 3