林志华 林国健 陈享灯 林雷通 曾文龙 邱铭生 江海东 林天然

摘要：基于RGB图像连通性，提出一种图像快速切割多重去噪法（fast cutting and multiplede-noise，简称FCMD），并与现有的4种算法进行对比。结果表明，该方法处理时长适中，对单色叶和杂色叶的识别像素、色阶均值、色阶中位数的准确率均达到98.78%及以上，综合表现最优。FCMD能够在不同的边缘算子下完成对各种类型叶片准确、快速的切割消噪，其中以sobel算子的处理效果最优，其处理效果与手动切割（CK）无明显差异。同时，FCMD法在中高分辨率（3 750×2 500）的切割效果与手动切割无明显差异，而所用时长仅为CK的23.21%，效率提升近5倍。因此，FCMD是一种高效、准确、适用范围广的RGB图像自动化叶片切割去噪方法。

关键词：RGB图像;图像切割;背景去噪;植物叶片;FCMD

中图分类号： TP391.41文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2021）12-0151-06

收稿日期：2020-09-29

基金项目：福建省烟草公司龙岩市公司科技项目（编号：2020Y01）。

作者简介：林志华（1985—），男，福建连城人，农艺师，主要从事烟叶生产管理、烟叶产业信息化建设、烟田基础设施建设相关研究。E-mail：532337187@qq.com。

通信作者：林天然，硕士，农艺师，主要从事烟草植保相关研究。E-mail：chltr@126.com。

获取精确的叶色信息是采用RGB图像定量描述叶片表型特征的前提[1-2]。在通过数码相机获取叶片图片后，必须先对原始图片进行切割，将目标叶片和背景干扰物分离后，再对数据进行提取分析[1-4]。现有的计算机图片切割方式主要有手动切割法[5-6]、颜色阈值法[2，7-10]、最大类间方差（OTSU）法[11-12]、边缘识别分割法[11-13]及复合法[11-12，14]，这些方法在特定拍摄环境下[15]（如黑箱拍摄）或者对特定植物的分割效果较好，但也存在适用范围窄[16]、背景切割分离不够充分[10-12]、处理效率较慢[13-14]等问题。……