識(shí)別桔子樹干的圖像處理方法研究.pdf

1、基于視覺的自動(dòng)導(dǎo)航研究一直是當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺的熱點(diǎn)之一。本研究是智能柑橘收獲機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)研究的一個(gè)基礎(chǔ)部分，用桔子樹干的存在和位置信息代表果樹的有無與位置信息。桔子樹干圖像分割和特征提取，是將攝像機(jī)采集的圖像中的桔子樹干與所在周圍環(huán)境分割，并且獲取特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的方法和技術(shù)。本文在對(duì)常規(guī)的圖像分割算法的研究和分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)桔子樹干圖像本身的特點(diǎn)并結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)，提出了適用于桔子樹干圖像分割的算法，實(shí)現(xiàn)了桔子樹干圖像的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分割。主

2、要內(nèi)容和結(jié)論如下： 1．運(yùn)用三種常規(guī)圖像分割算法試分割桔子樹干圖像，分析對(duì)比三種算法的分割效果，得出簡(jiǎn)單利用常規(guī)方法不能夠滿足桔子樹干自動(dòng)分割的要求。 2．提出了基于彩色圖像分割的算法。本文通過對(duì)桔子樹干圖像分析，發(fā)現(xiàn)桔子樹干區(qū)域中的像素點(diǎn)的G分量值與R分量值的比值大約為0.9。根據(jù)這一特征選擇初始顏色特征向量進(jìn)行彩色圖像分割，經(jīng)過線性空間濾波、形狀特征分割等主要處理步驟，可以提取出桔子樹干。采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算修復(fù)分割中

3、產(chǎn)生的桔子樹干不連續(xù)區(qū)域，可以完全消除圖像中的孔洞，對(duì)斷裂區(qū)域的連接效果良好。正確識(shí)別率達(dá)到了75％。 3．本文提出了適用于桔子樹干分割的剝離算法。桔子樹干圖像可分為三部分：桔子樹干區(qū)域、綠色區(qū)域以及背景區(qū)域。算法思想是依次去除綠色區(qū)域和背景區(qū)域，則保留下來的就是桔子樹干區(qū)域，就可以精確的將桔子樹干從圖像中分割出來。本算法通過對(duì)像素點(diǎn)亮度值的操作，成功的在彩色圖像中完全去除桔子樹冠和雜草區(qū)域、天空背景及亮斑等區(qū)域，而幾乎不改變桔