(19)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 202210086584.3 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人 山东锋士信息技 术有限公司 地址 250014 山东省济南市经十东路3 3399 号水发大厦副楼6、 7层 (72)发明人 孙启玉　杨公平　刘玉峰　孙平　 褚德峰　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 张庆骞 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/48(2022.01) G06V 10/28(2022.01)G06V 10/30(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 复杂自然场景 下的棉铃 检测方法及系统 (57)摘要 本发明属于图像处理技术领域， 提供了一种 复杂自然场景下的棉铃检测方法及系统。 其中， 该检测方法包括获取自然环境下的棉花RGB图 像； 将所述棉花RGB图像转换为HSV颜色空间图 像， 分别对S通道和V通道进行直方图均衡处理， 再将S通道和V通道合并后转换为RGB颜色空间图 像； 去除由HSV颜色 空间图像转换的RGB颜色 空间 图像的噪声； 对滤波后的图像进行聚类， 以分割 图像中棉铃和背景； 对聚类后的图像进行边缘检 测， 提取出棉铃的轮廓； 通过霍夫变换设定不同 的阈值， 检测棉铃轮廓的边缘信息， 检测出棉铃 不同时期或不同大小棉铃的位置 。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 114581661 A 2022.06.03 CN 114581661 A 1.一种复杂自然场景 下的棉铃 检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取自然环境下的棉花RGB图像； 将所述棉花RGB图像转换为HSV颜色空间图像， 分别 对S通道和V通道进行直方图均衡处 理， 再将S通道和V通道合并后转换为RGB颜色空间图像； 去除由HSV颜色空间图像转换的RGB颜色空间图像的噪声； 对滤波后的图像进行聚类， 以分割图像中棉铃和背景； 对聚类后的图像进行边 缘检测， 提取 出棉铃的轮廓； 通过霍夫变换设定不同的阈值， 检测棉铃轮廓的边缘信息， 检测出棉铃不同时期或不 同大小棉铃的位置 。 2.如权利要求1所述的复杂自然场景下的棉铃检测方法， 其特征在于， 通过导向滤波去 除由HSV颜色空间图像转换的RGB颜色空间图像的噪声。 3.如权利要求1所述的复杂自然场景下的棉铃检测方法， 其特征在于， 对滤波后的图像 使用模糊C均值聚类算法进行聚类。 4.如权利要求1所述的复杂自然场景下的棉铃检测方法， 其特征在于， 利用Sobel算子 对聚类后的图像进行边 缘检测， 提取 出棉铃的轮廓。 5.如权利要求1所述的复杂自然场景下的棉铃检测方法， 其特征在于， 通过霍夫变换设 定不同的阈值， 检测棉铃 轮廓的边 缘信息， 还检测出棉铃的数量。 6.一种复杂自然场景 下的棉铃 检测系统， 其特 征在于， 包括： RGB图像获取模块， 其用于获取自然环境下的棉花RGB图像； 直方图均衡处理模块， 其用于将所述棉花RGB图像转换为HSV颜色空间图像， 分别 对S通 道和V通道进行直方图均衡处 理， 再将S通道和V通道合并后转换为RGB颜色空间图像； 图像滤波模块， 其用于去除由HSV颜色空间图像转换的RGB颜色空间图像的噪声； 图像聚类模块， 其用于对滤波后的图像进行聚类， 以分割图像中棉铃和背景； 轮廓提取模块， 其用于对聚类后的图像进行边 缘检测， 提取 出棉铃的轮廓； 棉铃检测模块， 其用于通过霍夫变换设定不同的阈值， 检测棉铃轮廓的边缘信 息， 检测 出棉铃不同时期或不同大小棉铃的位置 。 7.如权利要求6所述的复杂自然场景下的棉铃检测系统， 其特征在于， 在所述图像滤波 模块中， 通过导向滤波 去除由HSV颜色空间图像转换的RGB颜色空间图像的噪声。 8.如权利要求6所述的复杂自然场景下的棉铃检测系统， 其特征在于， 在所述图像聚类 模块中， 对滤波后的图像使用模糊C均值聚类算法进行聚类； 或 在所述轮廓提取模块中， 利用Sobel算子对聚类后的图像进行边缘检测， 提取出棉 铃的 轮廓。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑5中任一项所述的复杂自然场景 下的棉铃 检测方法中的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑5中任一项 所述的复 杂自然场景 下的棉铃 检测方法中的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114581661 A 2复杂自然场景下的棉铃检测方 法及系统 技术领域 [0001]本发明属于图像处理技术领域， 尤其涉及 一种复杂自然场景下的棉铃检测方法及 系统。 背景技术 [0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息， 不必然构成在先技 术。 [0003]棉花成长阶段监测主要依靠人工记录， 需要经常观察和专业的知识， 过计算机视 觉技术辅助的棉花早期棉铃的检测， 可以提高效率， 减少人工误差， 同时也能用于作物后续 的疾病检测， 产量预测等。 从野外采集的作物图像中提取作 物是一项困难的任务。 发明人发 现， 由于复杂自然环境下的存在植物遮挡、 光照干扰、 叶片反射等多种因素降低了目前棉铃 的检测的鲁棒 性和准确性。 发明内容 [0004]为了解决上述背景技术中存在的技术问题， 本发明提供一种复杂自然场景下的棉 铃检测方法及系统， 其 适用于自然场景 下的棉铃 检测， 而且鲁棒 性和准确性较高。 [0005]为了实现上述目的， 本发明采用如下技 术方案： [0006]本发明的第一个方面 提供一种复杂自然场景 下的棉铃 检测方法， 其包括： [0007]获取自然环境下的棉花RGB图像； [0008]将所述棉花RGB图像转换为HSV颜色空间图像， 分别对S 通道和V通道进行直方图均 衡处理， 再将S通道和V通道合并后转换为RGB颜色空间图像； [0009]去除由HSV颜色空间图像转换的RGB颜色空间图像的噪声； [0010]对滤波后的图像进行聚类， 以分割图像中棉铃和背景； [0011]对聚类后的图像进行边 缘检测， 提取 出棉铃的轮廓； [0012]通过霍夫变换设定不 同的阈值， 检测棉铃轮廓的边缘信息， 检测出棉铃不同时期 或不同大小棉铃的位置 。 [0013]本发明的第二个方面 提供一种复杂自然场景 下的棉铃 检测系统， 其包括： [0014]RGB图像获取模块， 其用于获取自然环境下的棉花RGB图像； [0015]直方图均衡处理模块， 其用于将所述棉花RGB图像转换为HSV颜色空间图像， 分别 对S通道和V通道进行直方图均衡处 理， 再将S通道和V通道合并后转换为RGB颜色空间图像； [0016]图像滤波模块， 其用于去除由HSV颜色空间图像转换的RGB颜色空间图像的噪声； [0017]图像聚类模块， 其用于对滤波后的图像进行聚类， 以分割图像中棉铃和背景； [0018]轮廓提取模块， 其用于对聚类后的图像进行边 缘检测， 提取 出棉铃的轮廓； [0019]棉铃检测模块， 其用于通过霍夫变换设定不同的阈值， 检测棉铃轮廓的边缘信息， 检测出棉铃不同时期或不同大小棉铃的位置 。 [0020]本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 该说　明　书 1/6 页 3 CN 114581661 A 3