[發(fā)明專利]作物行中心線提取方法和系統(tǒng)

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010132240.9
• 申請日: 2010-03-24
• 公開（公告）號: CN101807252A
• 公開（公告）日: 2010-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉剛;何蓓;司永勝;高瑞;姜國權(quán)
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 劉芳

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機器視覺和圖像處理相關(guān)領(lǐng)域，具體涉及一種農(nóng)作物行中心線提取方法和系統(tǒng)。?

背景技術(shù)

作為精細(xì)農(nóng)業(yè)的一個重要分支，農(nóng)業(yè)機械的自動導(dǎo)航在噴灑農(nóng)藥、施肥、收割作業(yè)、中耕除草、插秧耕作等許多方面有著廣泛的應(yīng)用，其中視覺導(dǎo)航在近年來逐漸成為重點研究方向之一。作物行中心線一般是指農(nóng)作物在播種或栽培過程中，其種子或幼苗植入點所構(gòu)成的直線。作業(yè)過程中，檢測作物行中心線進(jìn)行導(dǎo)航，是農(nóng)業(yè)機械視覺導(dǎo)航的常用方法，國內(nèi)外學(xué)者對此進(jìn)行了大量研究。?

目前在檢測作物行中心線的過程中，通?？梢圆捎米钚《朔?、Hough變換法等進(jìn)行作物行中心線的提取。國內(nèi)外專家對Hough變換提出了多種改進(jìn)算法，如：灰度霍夫變換HT(Hough?Transform)、隨機霍夫變換RHT(Randomized?Hough?Transform)等。RHT是多對一的映射，與傳統(tǒng)Hough變換相比，極大的節(jié)省計算量。?

但是，上述幾種常用的提取作物行中心線的方法，由于采用隨機策略，算法穩(wěn)定性較差，使得中心線的提取準(zhǔn)確度較低。例如，采用HT變換算法提取作物行中心線的方法，其本身存在累加器峰值較難確定和重復(fù)線段多等問題，在雜草等噪聲較大時，識別作物行的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性較差。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提出一種農(nóng)作物行中心線提取方法和系統(tǒng)，以實現(xiàn)更?快速和更準(zhǔn)確地提取農(nóng)作物行中心線。?

本發(fā)明提供了一種農(nóng)作物行中心線提取方法，包括：?

步驟1：獲取農(nóng)作物圖像，通過對所述農(nóng)作物圖像中的作物行與背景進(jìn)行分割，將所述農(nóng)作物圖像轉(zhuǎn)化為包括作物行值和背景值的二值圖像；?

步驟2：采用垂直投影法檢測所述二值圖像中的作物行數(shù)，并掃描所述二值圖像得到作物行，提取所述作物行中的作物行定位點；?

所述掃描所述二值圖像得到作物行，提取所述作物行中的作物行定位點具體包括：從左至右掃描所述二值圖像，若所述二值圖像的像素值由低到高突變，則標(biāo)識為所述作物行的左邊緣，若所述二值圖像的像素值由高到低突變，則標(biāo)識為所述作物行的右邊緣；設(shè)定一長度閾值，若所述左邊緣與所述右邊緣的距離大于所述長度閾值，則所述左邊緣與所述右邊緣之間為所述作物行；保留所述作物行中的5k行的圖像信息，所述k為自然數(shù)，將所述作物行中的5k行之外行的所有像素值轉(zhuǎn)換為背景值；從所述保留的5k行中提取與作物行對應(yīng)的特征點，所述特征點的集合作為作物行定位點；?

步驟3：根據(jù)所述步驟2中獲取的作物行定位點，利用遺傳算法提取得到所述作物行的作物行中心線，其具體包括：?

步驟31、在步驟1所獲得的二值圖像內(nèi)，采用隨機數(shù)產(chǎn)生的方法，隨機產(chǎn)生N對坐標(biāo)點對，N為自然數(shù)且50≤N＜100，所述坐標(biāo)點對中的兩個坐標(biāo)點的坐標(biāo)值互不相同，通過每一坐標(biāo)點對中的兩坐標(biāo)點(x_k，y_k)，(x_k+1，y_k+1)的直線l為一染色體，直線l的表達(dá)式為：l＝ax+b，其中?所述N對坐標(biāo)點對組成的N個染色體組成初始種群；?

步驟32、對所述每一坐標(biāo)點對進(jìn)行40位二進(jìn)制編碼，得到所述染色體的基因型；?

步驟33、設(shè)(α_m，β_m)為作物行中的某一定位點，則該定位點與初始種群中的某一染色體直線l間的距離為?設(shè)給定閾值q，若d滿足d≤q，則認(rèn)為該定位點在該條染色體直線兩側(cè)選取的給定閾值的條形區(qū)域內(nèi)；構(gòu)造所述染色體的適應(yīng)度函數(shù)?其中，f為適應(yīng)度，n為到所述染色體的距離小于等于給定閾值的作物行定位點的個數(shù)，Var為作物行定位點與染色體的距離和所述給定閾值的絕對值的方差；根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)計算適應(yīng)度，并根據(jù)按照所述適應(yīng)度比例分配的輪盤賭選擇法對所述初始種群中的染色體進(jìn)行選擇，得到選擇出的個體；?

步驟34、采用多點交叉的方式，在所述選擇出的個體中根據(jù)所述適應(yīng)度，依次選擇兩個染色體，對所選擇的兩個染色體所對應(yīng)的基因型進(jìn)行交叉和變異，得到第一下一代種群；重復(fù)執(zhí)行步驟33和步驟34，直至得到第M下一代種群，所述第M下一代種群包括一最優(yōu)染色體，所述最優(yōu)染色體對應(yīng)一最優(yōu)作物行中心線；?

步驟35、標(biāo)記并記錄所述最優(yōu)作物行中心線所通過的定位點信息，并將所述最優(yōu)作物行中心線兩側(cè)選取的給定閾值的條形區(qū)域中包含的定位點設(shè)定為背景像素；返回執(zhí)行步驟31，直至所提取的最優(yōu)作物行中心線數(shù)目與步驟2中所檢測的作物行數(shù)相等時終止。?