基于HSV彩色模型的自然场景下棉花图像分割策略研究

被引：25

作者：

韦皆顶 ^{[1
]}

费树岷 ^{[1
]}

汪木兰 ^{[2
]}

袁建宁 ^{[3
]}

机构：

[1] 东南大学自动化学院

[2] 南京工程学院,先进数控技术江苏省高校重点建设实验室

[3] 南京工程学院机械工程系

来源：

棉花学报 | 2008年 / 01期

关键词：

棉花采摘机器人; 图像分割; 棉花成熟度; HSV模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

棉花成熟度和空间位置的识别是采棉机器人研究的关键技术,解决此问题必须对棉花图像进行分割。选取HSV模型中与亮度无关的S通道作为棉花图像的特征,排除了图像明暗变化对分割效果的影响。文中分两种情况对图像信息未缺失的棉花提出了成熟度判别的策略:正面时利用成熟棉花棉瓣的分散性和单朵棉花面积较大等特征进行判别;侧面时通过成熟棉花棉瓣相对棉荚面积比较大的特征进行识别。根据提取分割后棉花图像的几何信息,可确定棉花的重心位置。试验结果表明:该算法能很好地将成熟棉花从背景中分离出来,并较好地保存了棉花的轮廓信息。

引用

页码：34 / 38

页数：5

共 9 条

[1] 黑背景下收获前棉花图像色特征生成及其品级聚类分析 [J].