基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究

针对葡萄树枝上各个芽的粗细不均匀、形状不规则造成芽点位置难以检测的问题,将骨架提取方法应用到葡萄树特征检测中。在室内环境下采集了葡萄树枝彩色图像,选择对比度较明显的B分量图像进行了预处理。通过均值滤波,消除了噪声;通过阈值分割,去除了铁丝和阴影,并获取了葡萄树枝二值图像。在此基础上,分别采用形态学细化、Zhang细化、Rosenfeld细化算法提取了二值图像中葡萄树枝的骨架,并对比分析了处理结果。研究结果表明,Rosenfeld细化算法能够较好地维持骨架的连通性、中心性,所提取的葡萄树枝骨架最贴近原形状,为进一步检测葡萄树枝的芽点奠定了基础。