基于机器视觉的田间水稻苗列识别算法的研究

摘要：

利用YUV色彩空间模型,以完全查表法对水稻秧苗列图像进行灰度化,通过基于傅里叶变换指导生成图像形态学运算的结构元素,提出一种结合傅里叶变换进行膨胀和腐蚀的方法,提取秧苗列轮廓,采用改良的逆投影变换对苗列图像进行垂直俯视投影,得到实际田间苗列位置,进而利用苗列实际走向信息,实现机器视觉导航系统跟踪苗列行进.对摄像机不同角度获取的苗列图像的处理结果表明,在容许识别定位误差小于50像素点、角度偏差小于6°的前提下,对苗列中心线识别与提取导航基准线的准确率为95.2％,可较好地实现田间自然环境下秧苗图像背景分割和苗列中心线提取.

关键词：机器视觉、作物苗列识别、图像分割、自动导航

所属期刊栏目：44

分类号：TP394.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFD0700903-2;湖南省科学技术厅重点项目2016NK2116;湖南省教育厅项目15C0664;湖南省创新平台与人才计划2017RS3061

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：320-325