[發明專利]一種高效率的樹木修剪器

在審

• 申請號: 201610008903.3
• 申請日: 2016-01-07
• 公開（公告）號: CN105532274A
• 公開（公告）日: 2016-05-04
• 發明（設計）人: 楊炳
• 申請（專利權）人: 楊炳
• 主分類號: A01G3/00
• 分類號: A01G3/00;G06K9/48;A01G7/06
• 代理公司: 北京高航知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 趙永強

1.一種高效率的樹木修剪器，包括普通樹木修剪器和安裝在樹木修剪器上的識別裝 置，該樹木修剪器能夠對樹木輪廓進行識別，其特征是，包括建模模塊、分段模塊、合并模塊 和濾波模塊；其中，

建模模塊，用于建立目標輪廓的參數化方程：對于給定的目標輪廓G(t)，其弧長參數化 方程表示為G(t)＝(x(t),y(t))，其中x(t)和y(t)分別表示輪廓點的坐標，t表示輪廓曲線 方程的參數，且t∈[0,1]；

含噪輪廓的弧長參數化方程表示為：G_N(t)＝G(t)+N₁(t)+N₂(t)G(t)，其中加性噪聲部 分N₁(t)＝N₁(x₁(t),y₁(t))，乘性噪聲部分N₂(t)＝N₂(x₂(t),y₂(t))；

分段模塊，用于對輪廓的分段：目標輪廓G(t)和含噪輪廓G_N(t)所對應的曲率分別為k (t)和k_N(t)；選寬度為D的窗函數W(n)，D∈{7，9}，對曲率k_N(t)進行鄰域平均，得到平均曲率 k_1N(t)，同時對窗口內的曲率值排序，選定中值曲率k_2N(t)，將平均曲率k_1N(t)和中值曲率k_2N(t)差的絕對值與選定的閾值T₁進行比較，根據比較結果決定含噪輪廓曲率k′_N(t)，T₁＝ 0.2，即：

當|k_1N(t)-k_2N(t)|>T₁時，k′_N(t)＝k_1N(t)

否則，k′_N(t)＝k_2N(t)；

由于曲率值較大的輪廓點通常反映了目標的顯著特征，根據k′_N(t)將輪廓中所有輪廓 點劃分為特征點或非特征點，設定可變權值T_K，通過判斷目標輪廓特征多少，自適應的決定 T_K，

當|k′_N(t)|<T_K*max|k′_N(t)|時，特征函數f(t)＝0

否則，特征函數f(t)＝1。

2.根據權利要求1所述的樹木修剪器，其特征還在于，合并模塊：用于剔除由于噪聲干 擾產生的偽特征點，以及對無法形成連續區域的特征點和非特征點進行合并操作，從而得 到有效的特征區域與非特征區域：選定一個起始點O，輪廓起始點向兩側延伸合并相鄰的 點，以該起始點類型作為該區域預設類型，向兩側延伸各S×μ₀時停止，其中S為預設的最小 長度，設S＝15，為O點處的實時曲率修正系數，代表O點的曲率半 徑，代表由上述窗函數得到的O點的平均曲率半徑，實時曲率修正系數μ₀用于根據不 同點的曲率不同，自動修正延伸長度，能有效減小合并后的失真現象；分別計算兩側區域內 相異點的個數N+1和N-1，若相異點的個數小于設定的該類型相異點最小個數，則該區域與 預設類型相同，否則，與預設類型相反；再以兩個停止點O₊₁和點O_-1作為起始點重新開始計 算，向外側延伸S×μ_O+1或S×μ_O-1時停止，其中μ_O+1和μ_O-1分別代表點O₊₁和點O_-1處的實時曲率 修正系數，O₊₁兩側區域內相異點個數為N₊₂，O_-1兩側區域內相異點個數為N_-2，根據上述判定 條件，依次確定各段輪廓類型，長度不足S的部分根據其與S的比例計算相異點個數，計入相 應的特征區域；對相鄰的同類型區域進行合并，得到連續的特征區域和非特征區域；

濾波模塊：乘性噪聲由于和圖像信號是相關的，隨圖像信號的變化而變化，采用維納濾 波來進行一級濾除，此時圖像信息還包含有殘余的乘性噪音，通過F濾波器F(x，y)＝q×exp (-(x²+y²)/β²進行二級濾除，其中q是將函數歸一化的系數，即：∫∫q×exp(-(x²+y²)/β²)dxdy ＝1，β為圖像模板參數；

乘性噪聲濾除后，含噪目標輪廓的弧長參數化方程表示為G_N(t)’＝G(t)+N₁(t)；假設加 性噪聲為高斯白噪聲：x_N(t)’＝x(t)+g₁(t,σ²)，y_N(t)’＝y(t)+g₂(t,σ²)，其中x_N(t)’和y_N(t)’分別表示去除乘性噪聲后含噪輪廓上各點坐標，g₁(t,σ²)和g₂(t,σ²)分別是均值為零、 方差為σ²的高斯白噪聲，用于模擬含噪目標輪廓中的加性噪聲；

采用函數對含噪輪廓進行平滑，命名為K濾波器，經過輪廓點分類和區 域劃分,含噪輪廓G_N(t)’表示為不同類型輪廓分段的組合：其 中表示包含特征區域的輪廓分段,表示包含非特征區域的輪廓分段，根據輪 廓特征分布選取K濾波器的參數，同時考慮全局特征和局部特征因素，在特征區域,為了保 留細節信息,令在非特征區域，為了提高抑制噪聲的效果，令 其中σ′為先驗估算得到的全局方差，σ₁為所選特征區域的先驗估算方 差，σ₀為所選非特征區域的先驗估算方差，為所選特征區域的平均實時曲率修正系數，為所選非特征區域的平均實時曲率修正系數；為了達到較好的平滑效果，選取每種類型區 域最小長度S的一半作為K濾波器85％置信區間的長度，從而根據兩類區域的長度自適應不 同參數的K濾波器。