基于机器视觉的自然环境下作物行识别与导航线提取

被引：97

作者：

孟庆宽 ^{[1
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何洁 ^{[1
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仇瑞承 ^{[1
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马晓丹 ^{[1
,2
]}

司永胜 ^{[3
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张漫 ^{[1
]}

刘刚 ^{[1
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机构：

[1] 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点试验室,农业部农业信息获取技术重点实验室

[2] 黑龙江八一农垦大学信息技术学院

[3] 河北农业大学信息科学与技术学院

来源：

光学学报 | 2014年 / 34卷 / 07期

关键词：

机器视觉; 颜色模型; 图像分割; 导航线; 农业导航;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速准确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

引用

页码：180 / 186

页数：7

共 20 条

[1] 基于线性相关系数约束的作物行中心线检测方法 [J].