自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

摘要：

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置.然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息.最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别.试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71％,平均假阳率为4.24％,识别成功率为90.91％,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法.

关键词：图像处理、模型、自然环境、贴叠葡萄串、轮廓、拐点、斜率分析

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山东省农机装备研发创新计划项目;山东省重点研发计划项目

在线出版日期：2020-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：161-169