基于已知点的作物行检测方法

摘要：

为了快速提取农田作物行中心线,设计了“2G-R-B灰度变换—Otsu自动阈值图像二值化—形态学图像处理—左右边缘中间线检测算法”4步图像预处理方法,得到代表作物行中心的特征点；扫描特征点图像,将特征点横坐标存放于二维数组中,通过聚类方法,得到代表作物行的已知点；根据基于已知点的随机直线检测算法,检测出作物行.实验结果表明,利用该算法不仅可以克服光照影响而且可以提取不同作物的作物行.处理一幅640×480的彩色图像平均耗时196ms,正确识别率达95％,能够满足农业机器人田间作业的实际需求.与霍夫变换(HT)、随机霍夫变换(RHT)相比,该算法显示了计算时间和存储空间上的优越性.

关键词：机器视觉、作物行、Hough变换、已知点

所属期刊栏目：21

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61201395,61272394,61005033;河南省高校创新科技人才计划13HASTIT039;河南省高校骨干教师资助计划2012GGJS-057;河南省高等学校矿山信息化重点学科开放实验室开放基金KY2012-09

在线出版日期：2013-11-27（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：983-990