【技术实现步骤摘要】
一种适用于不同光照、作物密度和生长背景的直线作物行提取方法
本专利技术涉及农业图像处理的相关领域,具体涉及一种适用于不同光照、作物密度和生长背景的直线作物行提取方法。
技术介绍
随着精准农业和农业装备智能化的迅速发展,为了节约劳动力和提高效率,基于机器视觉的农机自动驾驶和辅助导航成为精准农业的研究热点。其中作物行中心线的提取是农机视觉导航的关键环节。国内外相关学者对机器视觉下的作物行提取做了大量研究。如常用的Hough变换提取作物行,但其存在因求取累加器峰值导致过大计算量的问题,且易受杂草和作物边缘影响。最小二乘法也在作物行提取中被广泛采用,最小二乘法相比Hough变换实时性更好,但处理场景单一,算法的适应性和泛化性能较差。在田间进行实际作物行提取时,田间光照、不同作物种植密度和作物生长背景等因素对作物行提取算法的鲁棒性提出了较为严格的要求,现有方法难以实现不同条件下作物行的准确提取。同时,为满足农机视觉导航实时性的要求,作物行提取算法的处理速度须够快。
技术实现思路
针对现有技术 ...
【技术保护点】
1.一种适用于不同光照、作物密度和生长背景的直线作物行提取方法,其特征在于,将采集的田间作物的RGB图像转换到Lab颜色空间,提取Lab颜色空间中的a、b通道,计算a、b通道的最佳分割阈值,通过阈值分割获取二值图像;对截取的二值图像顶部图像带进行垂直投影,获取均值漂移的聚类窗口带宽;从二值图像顶部图像带中心点作为起始点,计算以窗口带宽为边长的正方形内所有样本点的漂移向量,中心点沿漂移向量移动;同时选取窗口边缘的目标样本点作为种子点,对窗口左右两侧进行扩张,当中心点漂移至图像底部时,一行作物标记完成,再进行下一行聚类,最终遍历整幅图像;由每行作物聚类过程中的中心点确定直线作物行。/n
【技术特征摘要】
1.一种适用于不同光照、作物密度和生长背景的直线作物行提取方法,其特征在于,将采集的田间作物的RGB图像转换到Lab颜色空间,提取Lab颜色空间中的a、b通道,计算a、b通道的最佳分割阈值,通过阈值分割获取二值图像;对截取的二值图像顶部图像带进行垂直投影,获取均值漂移的聚类窗口带宽;从二值图像顶部图像带中心点作为起始点,计算以窗口带宽为边长的正方形内所有样本点的漂移向量,中心点沿漂移向量移动;同时选取窗口边缘的目标样本点作为种子点,对窗口左右两侧进行扩张,当中心点漂移至图像底部时,一行作物标记完成,再进行下一行聚类,最终遍历整幅图像;由每行作物聚类过程中的中心点确定直线作物行。
2.根据权利要求1所述的适用于不同光照、作物密度和生长背景的直线作物行提取方法,其特征在于,所述a、b通道的最佳分割阈值为:
其中:ta表示a通道中的图像背景区域和目标区域的熵之和达到最大时的最佳分割阈值,tb表示b通道中的图像背景区域和目标区域的熵之和达到最大时的最佳分割阈值,argmax函数取最大值时对应的自变量取值,t为像素,目标区域的熵背景区域的熵目标区域在整张图片中所占比例为ω0,背景区域在整张图片中所占比例为ω1,p[i]是图像灰度值为i的概...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏新华,刘青山,王爱臣,张敏,
申请(专利权)人:江苏大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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