[發明專利]綠色作物特征提取方法以及農業機械視覺導航系統

在審

• 申請號: 201210405746.1
• 申請日: 2012-10-23
• 公開（公告）號: CN103778427A
• 公開（公告）日: 2014-05-07
• 發明（設計）人: 張志斌;劉占;劉彩霞;許崗
• 申請（專利權）人: 內蒙古大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G01C21/00
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 許偉群;張文

技術領域

本發明涉及圖像處理與模式識別領域，尤其是涉及一種綠色作物特征提取方法以及農業機械視覺導航系統。

背景技術

目前在現代農業工程研究中，圖像處理與模式識別方法得到了越來越廣泛的應用。例如對于精細農業中的自動導航和作業、作物生態檢測等，都需要對于所獲取的相應彩色圖像進行綠色作物識別，并相應地提取綠色作物特征，也即將綠色作物從非綠色的背景中分割出來，以便依據所提取出的綠色作物及其位姿信息進行進一步的精細農業自動化作業和管理、農業生態信息監測等應用處理。尤其對于農業機械自動視覺導航方面，在自然條件下作物生態環境的復雜性和土壤背景的復雜性都會影響綠色作物特征的實時圖像提取。

采用彩色圖像提取綠色作物特征的影響因素主要包括：土壤背景中的作物殘留物（如干枯的根和莖等）、不同作物質材與土壤顏色的差異、交疊葉片的陰影、太陽光的入射角度、攝像頭相對于作物葉片和太陽的角度，以及背景土壤的干濕等。目前雖然已經提出了一些綠色農作物的識別方法，然而對于復雜土壤背景中的綠色作物特征實時提取方法并沒有令人滿意的解決方案。

發明內容

為了解決上述問題，依據本發明的一個實施例，提供了一種綠色作物特征實時提取方法，包括：獲取包含有綠色作物像素的待識別圖像；利用綠色植物特征提取和形態學開運算的組合來提取所述待識別圖像中的綠色作物像素，從而提取綠色作物特征。

依據本發明的另一個實施例，提供了一種農業機械視覺導航系統，包括：獲取裝置，用于獲取包含有綠色作物的待識別圖像；提取裝置，用于利用綠色植物特征提取GVFE和形態學開運算的組合來提取所述待識別圖像中的綠色作物像素，從而實時地分割綠色作物圖像。

通過本發明實施例提供的方案，采用了將GVFE和形態學開運算組合，實現了從彩色圖像復雜土壤背景中實時提取綠色作物特征，從而可應用于農業機械視覺導航系統等對實時性要求較高的場合。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以依據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1示出了依據本發明實施例的綠色作物特征實時提取方法的示意性流程圖；

圖2分別示出了在復雜土壤環境下使用GVFE方法和使用本發明實施例的方法的效果對比圖；以及

圖3示出了依據本發明實施例的農業機械視覺導航系統的示意結構圖

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

目前，對于彩色圖像中的綠色作物特征的提取應用于農業機械視覺導航方面，已公開了一些依賴于閾值的算法，如歸一化植物指數（normalized?difference?vegetation?index，NDVI）、超綠（excess?green?index,ExG）、超綠減超紅（excess?green?minus?excess?red,ExG-ExR）等，將圖像灰度化后，采用自動閾值法將作物從非綠色的背景中分離，但是這些算法依賴于需要優化的閾值；若采用k均值聚類，則實時性較差，不能滿足農業機械自動導航和作業的要求。另外，還有如采用mean?shift和BP神經網絡、mean?shift和Fisher判別規則進行綠色作物的分割，但這些算法均比較復雜，不利于實時性要求較高的系統。尤其是由于實際應用中有較多的影響因素，且關系復雜，諸如照明變化、具有殘留物的復雜的土壤背景、雜草和石頭、陰影，以及干或濕的土壤背景等，在實際應用中使用現有的算法來進行綠色作物特征實時提取仍需進一步改進。