【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种基于聚类的烟田图像的处理方法。
技术介绍
1、现有技术中公开了基于拍摄的烟田图像获取烟株数量的方法，例如申请号为cn202311295114.9的中国专利公开了一种基于聚类的烟田图像的处理方法，该方法先获取目标烟田图像对应的矢量面图斑序列，然后分析每一矢量面图斑中包括的烟株数量，再通过对所有矢量面图斑包括的烟株数量求和的方式获取烟田图像中的烟株数量。该方法适用于目标烟田图像中每一矢量面图斑均为烟株矢量面图斑的情形，但是，当目标烟株图像中包括少量的除烟株以外的其他植物时，上述矢量面图斑不一定均为烟株矢量面图斑，导致上述获取的烟田图像中的烟株数量不准确。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于，提供一种基于聚类的烟田图像的处理方法，以解决上述获取的烟田图像中的烟株数量不准确的问题。
2、根据本专利技术，提供了一种基于聚类的烟田图像的处理方法，所述处理方法包括以下步骤：
3、s100，获取目标烟田图像对应的矢量面图；所述矢量面图中包括若干矢量面图斑。
4、s200，获取矢量面图中每一矢量面图斑的最小外接圆的半径。
5、s300，获取矢量面图中每一矢量面图斑的像素占比；任一矢量面图斑的像素占比为该矢量面图斑包括的像素点数量与该矢量面图斑的最小外接圆包括的像素点数量之比。
6、s400，根据矢量面图中每一矢量面图斑的最小外接圆的半径和像素占比对矢量面图中的矢量面图斑进行聚类。
7、s5
8、s600，根据矢量面图中的指定矢量面图斑对所述矢量面图进行去噪处理，得到去噪后的矢量面图；所述指定矢量面图斑为包括矢量面图斑的数量不是最多的类中的矢量面图斑；所述去噪处理包括将矢量面图中的指定矢量面图斑删除。
9、s700，获取去噪后的矢量面图中的烟株数量。
10、本专利技术与现有技术相比至少具有以下有益效果：
11、本专利技术在获取了目标烟田图像对应的矢量面图的基础上，还获取了矢量面图中每一矢量面图斑的最小外接圆的半径和像素占比，基于矢量面图中不同矢量面图斑的最小外接圆的半径和像素占比不同，本专利技术对矢量面图中的矢量面图斑进行聚类，位于同一类中的矢量面图斑的最小外接圆的半径和像素占比均相似，位于不同类中的矢量面图斑的半径或/和像素占比差异较大；如果聚类结果中包括矢量面图斑数量最大的类与预设矢量面图斑的相似度较大，则判定该包括矢量面图斑的数量最大的类为烟株对应的类，包括矢量面图斑的数量不是最大的类为非烟株对应的类；在此基础上，本专利技术将矢量面图中非烟株对应的类包括的矢量面图斑删除，得到了去噪后的矢量面图；本专利技术将该去噪后的矢量面图作为拟获取烟株数量的图像，能够减少非烟株对获取烟株数量的影响，有利于提高获取的目标烟田图像中烟株数量的准确性。
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1.一种基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，使用k-means算法对矢量面图中的矢量面图斑进行聚类，S400包括：
3.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，S440还包括：如果第一子类中的矢量面图斑的方差大于预设方差阈值且第二子类中的矢量面图斑的方差小于等于预设方差阈值，则进入S441；
4.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，S450还包括：如果第一子类与第二初始类之间的中心矢量面图斑的距离大于等于预设距离阈值，且第二子类与第二初始类之间的中心矢量面图斑的距离小于预设距离阈值，则将第二子类与第二初始类合并为第一合并类，并将第一子类和第一合并类确定为使用k-means算法对矢量面图中的矢量面图斑进行聚类的最终结果。
5.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，S440还包括：如果第一子类中的矢量面图斑的方差大于预设方差阈值且第二子类中的矢量面图斑的方差大于预设方
6.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，S420包括：
7.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，第一矢量面图斑和第二矢量面图斑的距离为dis1,2=w1×f(|r1-r2|)+(1-w1)×g(|c1-c2|)，r1和r2分别为第一矢量面图斑和第二矢量面图斑的最小外接圆的半径，f( )为最小外接圆的半径对应的归一化处理，c1和c2分别为第一矢量面图斑和第二矢量面图斑的像素占比，g( )为像素占比对应的归一化处理，w1为预设权值，0<w1<1。
8.根据权利要求7所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，w1的获取过程包括：
9.根据权利要求1所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，S100包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，使用k-means算法对矢量面图中的矢量面图斑进行聚类，s400包括：
3.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，s440还包括：如果第一子类中的矢量面图斑的方差大于预设方差阈值且第二子类中的矢量面图斑的方差小于等于预设方差阈值，则进入s441；
4.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方法，其特征在于，s450还包括：如果第一子类与第二初始类之间的中心矢量面图斑的距离大于等于预设距离阈值，且第二子类与第二初始类之间的中心矢量面图斑的距离小于预设距离阈值，则将第二子类与第二初始类合并为第一合并类，并将第一子类和第一合并类确定为使用k-means算法对矢量面图中的矢量面图斑进行聚类的最终结果。
5.根据权利要求2所述的基于聚类的烟田图像的处理方...
【专利技术属性】
技术研发人员：周祖煜，张澎彬，杨肖，林波，刘雅萱，陈煜人，
申请(专利权)人：北京香田智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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