基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究

棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类;其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值;再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心;最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割。结果表明,在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小,选取此颜色空间,采用贴标签的方法自适应去噪。实验仿真表明,本方法可有效避免阳光直射和阴影的干扰,对各种情况都能准确分割,分割准确率达90.44%。