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1、2007年11月农业机械学报第38卷第11期温室黄瓜叶片图像的白平衡处理徐增辉 张彦娥 【摘要】 为了消除光源对颜色的影响,减少颜色差异,提高数据精度,提出一种利用空间域增强对原始图像进行白平衡处理的方法。数据分析表明:采用此种方法对黄瓜叶片缺陷图像进行白平衡处理,可有效提高待处理图像的灰度级别,改善图像的视觉效果,提高后期图像处理数据的精度。关键词:黄瓜 叶片 图像 白平衡中图分类号:TP391141文献标识码:A物盘上获得稳定的光照效果需要一定的时间,达到引言[7]稳定的时间为20s。载物盘涂成白色,作为图像采应用
2、计算机视觉技术进行作物营养诊断研究,集的背景颜色。CCD相机[1～5]已经从定性逐渐向定量研究发展。但许多研究固定于灯箱顶部,与载物中对数字图像的处理都没有考虑从软件上消除色温盘距离固定。在1280×影响。采集到的图像可能会存在整体亮度不均,颜色960分辨率下,图像上效果不稳定的问题,这些因素均会降低后期图像颜1mm内包括4像素。色特征提取的精度,也将在一定程度上影响数据处从图2所示叶片图像理的可信度。特别是在定量研究中,提取可靠的图像的背景颜色,可以明显看图2 叶片原始图像颜色特征信息,是图像处理的重要问题之一。本文应
3、出由于色温影响,图像有偏色现象。用白平衡原理,对黄瓜叶片图像颜色的纠偏方法及112 黄瓜叶片叶绿素含量与图像颜色其实现进行研究。为了应用计算机视觉技术估测黄瓜叶片的叶绿素含量,对温室种植的黄瓜进行不同的处理,然后采1 图像获取及其颜色偏差现象分析集黄瓜顶六叶片的图像,进行颜色分析。计算叶片的111 图像获取绿色分量,根据该分量与叶绿素的线性相关特性,建[6]一般在实用系统中,应该在自然光条件下获取立作物营养水平的监测模型。因此,每幅图像对应图像,然而自然光受天气、时间等因素的影响,图像模型中的一个点数据,图像偏色会直接影
4、响模型的颜色变化复杂、提取颜色信息准确性差,影响后续的准确性。[6]图2中的偏色现象说明叶片的颜色不真实,这数据分析。为了消除自然光不稳定所造成的误差,目前机器视觉系统一般在人工光源下采集图像。对定量研究会有影响。更为严重的问题是光源稳定图1所示为自制光源性与电压稳定性、操作时间有关,所获取图像的偏色的示意图,为降低成本同程度存在差异,这样所带来的误差对特征提取的可时保持比较好的显色性,靠性存在很大的影响,直接影响模型的建立。采用白炽灯泡作为照明光2 载物盘空载图像分析及颜色纠偏源。采用8个50W的灯泡均匀布置在载物盘周
5、围,为了获得比较好的纠偏效果,先对载物盘空载顶部采用半球形外壳作为图1 自制光源示意图时的图像进行分析和处理,图3为拍摄的白色载物漫反射装置,保证在载物1.灯罩 2.相机 3.载物盘盘图像。盘区域获得尽量均匀的光4.灯泡211 图像分析线,而且可以避免直反射所造成的高光效应。中心的图4为图3所示图像中心水平方向(即过载物圆形载物盘用以放置叶片。由于反射作用,光线在载盘中心的径向方向)的灰度分布,其中灰度值通过收稿日期:2006-08-14徐增辉 中国农业大学信息与电气工程学院 硕士生,100083 北京市张彦娥 中国农业
6、大学信息与电气工程学院 副教授190农 业 机 械 学 报2007年 M——像素总数(2)确定各通道分量的拉伸系数Kr、Kg和Kb为Kr=(255-Rw)ö255Kg=(255-Gw)ö255(2)Kb=(255-Bw)ö255(3)利用已经取得的拉伸系数对原始图像每个图3 载物盘原始图像像素的每个通道分量进行计算,获得最终分量值为RGB3色分量计算,Gh=01299R+01587G+Rf、Gf和Bf。为了保证像素取值范围在[0,255]的01114B。可以看出,除个别的椒盐噪声影响外,距载要求,对于计算值超过255的像
7、素,以255作为其近物盘中心一定范围内的灰度值基本是均匀的。但图似分量值像整体亮度并没有达到白色(Gh=255)的标准,距离Rf=KrR白色有一定的偏差,存在着偏色现象。假设载物盘为纯Gf=KgG(3)白色,即R=G=B=255,可以将中间均匀部分作为Bf=KbB图像的白色基准颜色,利用白平衡的原理,对图像进213 空白图像白平衡结果分析行纠偏处理。图5为经上述处理所使用中间比较均匀部分的颜色信号,确定各通[8]获得的图像,图6为其中道偏差值,利用灰度级别近似为线性变化的特点,心水平方向的灰度分布将各通道偏差值对应到目标
8、值(白色的对应值),确图。可以看出,距载物盘中定线性拉伸系数,然后分别对R、G、B通道进行灰心位置400像素内的图像度拉伸,便可实现图像的纠偏处理。基本恢复为白色,颜色分量基本均为白色。由1mm图5 载物盘白平衡图像内含有4像素可知,在载物盘中心位置起半径为100mm范围内的像素可达到比较理想的白平衡状态。在黄瓜叶片
