基于Sauvola与Otsu算法的秸秆覆盖率图像检测方法

摘要：

针对自然光照下粗秸秆中空、细碎秸秆细节丢失导致秸秆覆盖率图像检测法精度低的问题,提出了一种基于Sauvola与Otsu算法相结合的秸秆覆盖率检测方法.首先对彩色分量空间距离灰度化后的图像采用Sauvola阈值分割来提取秸秆区域细节图像,然后对色差法灰度化后的图像采用Otsu阈值分割来解决秸秆区域中空问题,最后对不同阈值分割图像相加,计算其平均值,从而得到秸秆覆盖率的大小.田间试验结果表明,采用此方法对不同情况秸秆覆盖与不同地区的秸秆覆盖均具有较好的识别效果,不同情况秸秆覆盖率的最大平均误差约为1.9％,不同地区秸秆覆盖率的最大平均误差约为2.5％,有效地提高了秸秆辨识的精确度.

关键词：秸秆覆盖率、彩色分量空间距离法、色差法、Sauvola算法、Otsu算法

所属期刊栏目：7

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划2016YFD0700103

在线出版日期：2017-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：29-35