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农林学类论文-关于基于相对色彩因子的树木图像分割算法.doc

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农林学类论文-关于基于相对色彩因子的树木图像分割算法.doc

农林学类论文-关于基于相对色彩因子的树木图像分割算法作者:葛玉峰周宏平郑加强张慧春论文关键词:相对色彩因子图像分割精确林业论文摘要:图像分割是利用实时视觉传感技术指导农药精确对靶施用进行林木化学防治的难点。笔者提出了基于相对色彩因子的树木图像分割算法。与传统方法相比,新图像分割算法在不影响分割效果的同时大大提高了图像分割的实时性,在“精确林业”中将有很好的应用前景。利用实时视觉传感技术指导农药精确对靶施用进行林木化学防治时,主要的难点是如何把视觉传感器(如CCD摄像头)采集的树木图像从其错综复杂的背景中分割出来。从20世纪90年代初“精确农业”思想提出开始,国外的许多专家学者致力于研究农田作物(如红薯、棉花等)与其背景(主要是土壤和杂草)间的图像分割技术,提出了很多分割算法,包括基于颜色的分割算法,基于纹理的分割算法和基于灰度图的分割算法等。其中基于颜色的分割算法应用最为广泛,许多算法实例能较好地应用于特定的场合,成功地将目标作物和背景分割开来。如田磊等人运用机器视觉及彩色图像分割进行田间杂草密度估算[1];Swapana等人应用彩色图像分割进行红薯识别和分类(grading)[2]。然而,基于颜色的分割算法同样存在不足之处。首先,基于颜色的分割算法一般涉及图像像素的R,G,B(红,绿,蓝)值,算法涉及到三维数组的处理,因此数据量大,效率低;其次,在很多情况下,由于环境因素的影响,图像像素的R,G,B值并不直接反映物体的光谱反射特性,像素值的多义性给算法设计带来难度。基于颜色的分割算法一般要进行色彩空间的转换,以此来降低图像色彩的维数,同时削弱环境(如光照强度、入射角)对图像像素值的影响。通常将获取作物的图像从RGB空间转换到HSI(Hue色调,Saturation饱和度,Intensity光照强度)空间[5],或者将原始图像用色度(Normalizedrgb)来表示。此方法存在的问题是:色彩空间的转换需要非常耗时的运算,并且在实时性要求较高的农药精确对靶施用过程中,这些图像分割的算法并不适用。同时和田间环境相比,林业生产过程中施药环境的背景更加复杂,对于精确对靶施药系统的图像分割算法的要求也更加严格。因此必须寻找简洁高效的树木图像分割算法。1算法的提出从绿色植物的全波段反射光谱(reflectancespectrum)可以看出,在可见光范围内,绿色植物在绿色波段(

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