基于人類視覺特性的自然光照條件下成熟石榴檢測.pdf

1、農業(yè)收獲機器人的正常工作有賴于對作業(yè)對象的正確識別，因而要實現(xiàn)對水果的采摘，前提是從果樹中準確識別出水果。在本課題的研究中，提出了基于人類視覺特性的自然光照條件下水果識別方法，并用于樹上成熟石榴的檢測試驗。本文主要研究內容和方法如下：
　　 (1)首先，基于人類視覺系統(tǒng)對顏色感知特性，在HSI空間對石榴采摘圖像進行特征研究；通過試驗分析光照對飽和度和色調的影響，并基于人類視覺特性提出解決光照問題設想。結合顏色恒常性理論，提出了一

2、種將全局特征和局部特征相聯(lián)合的帶顏色恢復因子的多尺度Retinex(MSRCR)算法。實驗表明該算法實現(xiàn)了動態(tài)范圍壓縮、色彩恒常、顏色高保真等特點的自動圖像增強。
　　 (2)針對果實圖像的灰度和顏色特點，利用色調直方圖呈明顯雙峰狀，采用OSTU自動閾值分割，有效去除大部分背景。對二值圖像首先采用形態(tài)學濾波去除殘留小面積噪聲；八鄰域標記并用種子填充算法進行區(qū)域填充；然后統(tǒng)計各標記區(qū)域面積，根據(jù)區(qū)域面積和外接矩形長寬比作閾值，將不

3、符合參考值的區(qū)域作為偽目標去除，從而使分割效果得到進一步改善；采用Sobel算子進行輪廓提??；利用優(yōu)化后的廣義Hough變換，有效地恢復果形并準確提取果實半徑及形心。
　　 (3)利用圖像的不變矩，并結合形態(tài)、灰度和變換域信息，通過構造綜合特征來進行圖像匹配，并將其應用于目標檢測。即：在圖像預處理時，利用SUSAN算子檢測圖像目標的邊緣和角點，來實現(xiàn)初定位與分割；引入不變矩理論，通過實驗證明面矩和線矩都具有平移、比例放縮和旋轉不