一种用于紫薇性状筛选的表型图像特征提取方法

本发明属于图像模式识别，尤其涉及一种用于紫薇性状筛选的表型图像特征提取方法。

背景技术：

1、当前在数字图像解析体系中，提取目标的形态边缘特征构成图像识别与理解的基础环节，常规方案采用固定尺度算子，通过解算局部空间像素梯度突变确定实体边界，这类方案依赖目标相互独立且外部照度均匀的预设条件，通过设定固定阈值分割灰度张量，实现平面特征的离散化提取，然而当多目标密集簇生且存在非刚性重叠遮挡与光照辐射非均匀散射时，像素空间微分张量场在重叠交界区域产生一阶导数幅值单调衰减，遭遇叶片与花序密集重叠的表面切面时，相邻边界处的对比度发生局部湮灭，斑驳树影与目标纹理产生空间交织，使微分张量场丧失拓扑结构连续性，常规算子仅提取局部阶跃特征，缺乏时空维度联动约束，致使阴影噪点错判为形态边界，导致特征碎片化与性状漏检。

2、为缓解特征断裂缺陷，常规改进思路倾向于增加外部多通道传感器或采用全局重采样增益来提升分辨率，然而这种依靠增加输入计算量的线性改进路径，不仅由于引入高频非特征散射噪点而触发边缘严重过分割，更导致多目标矩阵搜索的权值更新路径产生耗时指数级攀升，无法在标准设备中达成数据流向的稳定收敛，部分改良方案通过优化特定机械结构设计、调整辊体形态改善物理传动工况或依赖外部多通道传感器硬件补强，但未改变底层解算机制，仍无法攻克软件控制方法与算法层面的固有局限，例如，授权公告号为cn114219953b的中国发明专利公开了一种基于各向异性扩散操作的多尺度检测的图像特征匹配方法，通过引入传导公式改进各向异性扩散保留边缘，结合hessian矩阵进行特征点检测，该现有技术成立的核心预设前提在于图像中存在显式规则的几何边缘与相对平稳的刚性纹理，与多目标密集簇生且极易发生非刚性形变伴随斑驳光影非均匀散射的室外真实植物表型筛选工况不相匹配，在密集紫薇叶片或花序相互大面积叠压且对比度局部湮灭的非理想边界条件下，该技术依赖的一阶和二阶规范导数极易由于图像梯度非线性交织产生浮点数溢出或边缘数值钝化，导致空间非线性尺度空间拓扑结构失稳，引起特征匹配矩阵权值更新路径发散。

3、因此，如何在高密度集约化筛选场景中原位保持低对比度叠压边界梯度并重构出强抗噪性的空间流形网络骨架，成为本发明所要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在解决在高密度集约化筛选场景中由于目标叠压遮挡与光影干扰导致无法原位保持微弱轮廓梯度并丢失几何拓扑一致性的问题。

2、在本技术方案中，一种用于紫薇性状筛选的表型图像特征提取方法，包括以下步骤：

3、步骤s1，获取包含重叠遮挡紫薇目标的原始表型图像，将原始表型图像转换为亮度通道数据与色彩通道数据，并根据亮度通道数据与色彩通道数据分别构建亮度特征矩阵与色彩度分量矩阵；

4、步骤s2，将亮度特征矩阵输入空间各向异性扩散滤波器，计算当前像素邻域内的扩散系数边界以进行梯度平滑，输出连续梯度张量场；

5、步骤s3，在连续梯度张量场内，以空间局部像素簇为拓扑节点，根据预设局部滑动窗口内的一阶梯度最大向量幅值、一阶梯度最小向量幅值、梯度向量算术平均值以及预设边界稳定常数，计算相邻拓扑节点之间的方向曲率对齐度特征值；

6、步骤s4，将方向曲率对齐度特征值作为拓扑连接权值，引入色彩度分量矩阵的色彩边缘梯度分布中，进行多维联合概率拓扑连通性判定，构建跨越原始表型图像中的重叠遮挡区域的非刚性流形网格骨架，并在非刚性流形网格骨架在重叠遮挡区域发生形变时减小图像采样步长，输出紫薇表型图像特征。

7、优选的，步骤s1包括以下子步骤：步骤s11，将获取的原始表型图像转换为亮度通道数据与色彩通道数据；步骤s12，提取亮度通道数据对应的像素级强弱分布以构建亮度特征矩阵，并提取色彩通道数据对应的光谱波长能量分布以构建色彩度分量矩阵。

8、优选的，步骤s2包括以下子步骤：步骤s21，计算亮度特征矩阵中当前像素点与其邻域像素点之间的灰度梯度差值，根据灰度梯度差值确定扩散系数边界；步骤s22，沿着扩散系数边界控制亮度特征矩阵进行各向异性扩散平滑处理，输出连续梯度张量场。

9、优选的，步骤s4中的多维联合概率拓扑连通性判定包括以下子步骤：步骤s41，建立联合概率连接矩阵，将方向曲率对齐度特征值转换为联合概率连接矩阵中的基础连接权重；步骤s42，提取色彩度分量矩阵中的色彩边缘梯度特征，根据色彩边缘梯度特征对基础连接权重进行条件概率修正，获取最终的联合连通概率值；步骤s43，根据联合连通概率值对相邻拓扑节点进行连通性判定。

10、优选的，步骤s4中的减小图像采样步长包括以下子步骤：步骤s44，在构建非刚性流形网格骨架时，测量非刚性流形网格骨架在空间局部的网格畸变率；步骤s45，在网格畸变率超过设定的畸变阈值时，判定非刚性流形网格骨架进入重叠遮挡区域，将当前的图像采样步长缩减至原采样步长的0.5。

11、优选的，方法在步骤s1的前序阶段还包括以下子步骤：步骤s101，计算输入的原始表型图像的全局高频谱能量方差；步骤s102，在全局高频谱能量方差低于清晰度基准阈值0.65时，调取时域相邻的表型图像帧进行相似度几何重组与对齐修复，直至重建出的图像帧的全局高频谱能量方差不低于0.65，并将重建后的图像帧作为原始表型图像提供给步骤s1。

12、优选的，方法在步骤s4的后置阶段还包括以下子步骤：步骤s46，在重叠遮挡区域的边缘对比度降低至对比度阈值以下时，基于非刚性流形网格骨架内相邻拓扑节点间的一阶微分几何流向一致性进行前馈推演，补全缺失的边界两侧的拓扑流向响应，还原出原始表型图像中的紫薇目标遮挡轮廓。

13、优选的，方法在步骤s4的后置阶段还包括以下子步骤：步骤s47，根据非刚性流形网格骨架锁定的闭合边缘区域，提取原始表型图像中紫薇目标的表型结构性状指标，表型结构性状指标包括叶片面积、花簇密度以及分枝角度；步骤s48，根据表型结构性状指标进行紫薇性状筛选。

14、优选的，步骤s2中的计算当前像素邻域内的扩散系数边界包括以下子步骤：步骤s23，在亮度特征矩阵的各向异性扩散滤波器滤波过程中，引入空间邻域解耦算子，计算当前像素在水平方向与垂直方向的二阶差分对流项；步骤s24，根据二阶差分对流项对扩散系数边界进行实时位置修正，抑制阴影边缘在时空演进中的误差累积。

15、相对于现有技术，本发明一种用于紫薇性状筛选的表型图像特征提取方法，具有以下优势：

16、1、在紫薇性状筛选的表型图像特征提取中，通过图像分离模块将数字图像帧降维解耦为亮度特征矩阵与色彩度分量矩阵，切断环境光照波动对颜色空间特征的直接干扰，多级特征解耦算子利用空间各向异性传质流向场处理亮度特征矩阵，在平滑高频斑驳光影噪声的同时，原位保持并强化局部叠压区域的边缘阶跃梯度，从而输出连续梯度张量场，由此改变传统固定尺度边缘检测算子对像素显式对比度连续性的依赖，使分选场景中的微弱边缘数据得以完整保留，为高维空间几何拓扑重构提供具备强抗噪性的数据底座。

17、2、流形重构算子在连续梯度张量场内，以空间局部像素簇为网络节点，计算相邻节点间的方向曲率对齐度特征值，利用局部滑动窗口内梯度向量的最大向量幅值与最小向量幅值的差值作为分子，并以梯度向量算术平均值与稳定修正项的和值作为分母求取比值，在边缘对比度因环境散射而湮灭的区域提供稳态数值平衡，有效精简高维拓扑匹配的权值更新路径，使密集聚合且高度自相似的实体边界两侧产生灵敏的拓扑流向响应，降低无效矩阵搜索产生的耗时，解决密集重叠区域边缘错分与计算发散问题。

18、3、空间拓扑对齐算子将方向曲率对齐度特征值作为连接权重，引入色彩度分量矩阵的色彩边缘梯度分布，在拓扑结构层完成联合概率连通性仲裁，构建出跨越重叠遮挡边界的非刚性流形网格骨架，流形网格骨架同步对局部滑动窗口范围施加实时反向边界约束，当拓扑网格在遮挡核心区发生形变时自适应收窄采样步长，不仅建立底层控制参数相互依赖的确定性闭环，更使系统在叠压物边界湮灭时隐式前馈推演完整轮廓，解决高密度群体表型参数错判困境，提升特征识别匹配精度。