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基于机器视觉的田间水稻苗列识别算法的研究

2018-06-14分类号:S511;TP391.41

【作者】曾勇  熊瑛  向阳  蒋蘋  罗亚辉  林洁雯  
【部门】湖南农业大学工学院  南方粮油作物协同创新中心  
【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
【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)
【所属期刊栏目】湖南农业大学学报(自然科学版)
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