基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取

摘要：

为了准确检测水稻秧苗行中心线,提出了基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取方法.采用2G-R-B特征因子和Otsu法分割秧苗和背景;通过分区域统计秧苗像素点分布提取秧苗行的候选特征点,利用特征点间近邻关系对特征点进行聚类,确定秧苗行数和各秧苗行的起始点;基于秧苗成行栽植特点引入“趋势线”,利用点到该直线的距离与距离阈值作比较,筛选出远离各行趋势线的点,并将其去除;对筛选后的每一行特征点用最小二乘法进行直线拟合,获取秧苗行中心线.实验结果表明,该算法具有较强的抗噪性能,提取秧苗行中心线的准确率达95.6％,与标准Hough变换和随机Hough变换算法相比,处理一幅分辨率为320像素×237像素的彩色图像平均耗时短,能够实现水田秧苗行中心线的准确提取,可为插秧机自主行走提供可靠的导航信息.

关键词：水稻插秧机、视觉导航、秧苗行中心线、分区域、特征点聚类

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.4;S223.91(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;安徽省自然科学基金项目

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：34-41