【技术实现步骤摘要】
一种田间道路检测方法
本专利技术具体涉及一种田间道路检测方法。
技术介绍
随着图像处理技术和计算机硬件的发展,机器视觉技术被广泛地应用于施肥、除草、采摘、喷洒农药等农业操作中。对田间道路进行快速准确的检测,是保证移动农业机器人在田间独立自主地行走并进行各种农田操作的重要技术之一。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种田间道路检测方法。一种田间道路检测方法,包括以下步骤:S1:在HSI颜色模型下进行图像预处理;S2:采用改进的区域分裂聚合算法对图像进行分割;S3:利用眼膜过滤机制去除田间道路与非道路部分连通区域;S4:采用改进的Moore边界追踪算法提取出田间道路边界。进一步的,步骤S1的具体方法如下:将采集到的田间图像由RGB转换为HIS颜色模型,转换公式如下:;;。进一步的,步骤S2的具体方法如下:1)确定区域特征一致性测度,即特征值P;将整幅图像表示为R,对已转换为HIS颜色空间成熟麦田S分量设为特征值P,P的阈值为T;2)对图像R中所有象限区域进行分裂,分裂的区域数即为区域分裂的精度;3)即为区域在特征P上的平均值,根据是否满足T,根据下式给区域置特殊值0或255,将图像平滑并二值化;4)分裂结束后,取条件进行聚合,聚合后得到麦田背景和田间道路的分割效果图。进一步的,步骤S3的具体方法如下:1)对田间道路部分黑色小连通区域去除时,将二值图像中值为0的像素点组成的区域判为连通区域,通过对掩膜图像进行遍历,计算连通区域大小,并只保留最大的黑色连通区域,则田间道路连通区域内的黑色小连通区域被去除;2)对田间非道路部分白色小连通区域时,将值为255 ...
【技术保护点】
一种田间道路检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:在HSI颜色模型下进行图像预处理;S2:采用改进的区域分裂聚合算法对图像进行分割;S3:利用眼膜过滤机制去除田间道路与非道路部分连通区域;S4:采用改进的Moore边界追踪算法提取出田间道路边界。
【技术特征摘要】
1.一种田间道路检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:在HSI颜色模型下进行图像预处理;S2:采用改进的区域分裂聚合算法对图像进行分割;S3:利用眼膜过滤机制去除田间道路与非道路部分连通区域;S4:采用改进的Moore边界追踪算法提取出田间道路边界。2.根据权利要求1所述的田间道路检测方法,其特征在于,步骤S1的具体方法如下:将采集到的田间图像由RGB转换为HIS颜色模型,转换公式如下:;;。3.根据权利要求1所述的田间道路检测方法,其特征在于,步骤S2的具体方法如下:1)确定区域特征一致性测度,即特征值P;将整幅图像表示为R,对已转换为HIS颜色空间成熟麦田S分量设为特征值P,P的阈值为T;2)对图像R中所有象限区域进行分裂,分裂的区域数即为区域分裂的精度;3)即为区域在特征P上的平均值,根据是否满足T,根据下式给区域置特殊值0或255,将图像平滑并二值化;4)分裂结束后,取条件进行聚合,聚合后得到麦田背景和田间道路的分割效果图。4.根据权利要求1所述的田间道路检测方法,其特征在于,步骤S3的具体方法...
【专利技术属性】
技术研发人员:不公告发明人,
申请(专利权)人:南宁市正祥科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广西,45
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