李洋, 李岳阳

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法

李洋, 李岳阳*

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

为了提高提取植物叶片最小外接矩形的计算效率与精确度,提出一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法。该算法首先使用Canny算子提取叶片轮廓,然后使用基于平面扫描法的Graham算法构造叶片轮廓凸包,最后提取叶片最小外接矩形。仿真实验结果表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该算法优于旋转法、顶点链码法。

图像处理;最小外接矩形;Graham算法

在植物叶片识别中,叶片形状特征[1]是分类依据之一。其中,矩形度[2](叶片面积与叶片最小外接矩形(MER)的面积之比)是重要的形状特征参数。最小外接矩形的长宽即为植物叶片的长宽,叶片长宽比值不仅可以作为植物分类的一个特征,而且能够及时了解植物的生长发育情况,对农作物的栽培和管理具有重要的参考价值。因此,提取植物叶片最小外接矩形具有重要的意义。

国内研究者普遍采用旋转法[3-4]与顶点链码法[5-7]提取目标图像最小外接矩形。随着计算机视觉领域的不断发展,相关研究已逐步展开。卢蓉等[8]利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形;陈华[9]基于现有软件AutoCAD,通过二次开发确定任意形状物体最小外接矩形;张法全等[10]利用重心原理寻找主轴法提取目标图像的最小外接矩形;苑玮琦等[11]运用矩的测量方法提取植物叶片最小外接矩形。……