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文檔簡介
1、農(nóng)業(yè)機械自主導(dǎo)航是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代的重要部分。對于成行種植的作物來說,壟行可為農(nóng)業(yè)機械提供導(dǎo)航信息,因此壟線識別方法研究具有至關(guān)重要的作用。而多壟線檢測為農(nóng)業(yè)機械提供更加全面的導(dǎo)航信息,是一個需要解決的關(guān)鍵課題,本文在深入研究現(xiàn)有壟線識別算法的基礎(chǔ)上,研究并實現(xiàn)作物圖像的多壟線檢測技術(shù)。
本文使用直線檢測技術(shù)和數(shù)字圖像處理的相關(guān)理論分別對圖像預(yù)處理、作物行中心點檢測與分類及直線擬合進(jìn)行研究。首先,對農(nóng)田作物圖像預(yù)處理進(jìn)行研究。利用超綠
2、特征、迭代閾值法實現(xiàn)圖像預(yù)分割;利用連續(xù)的膨脹、腐蝕操作進(jìn)行濾波,降低雜草、陰影、石塊等噪聲的影響,提取出作物行區(qū)域。然后,根據(jù)作物種植、生長特征,提出改進(jìn)的垂直投影法,并利用垂直投影曲線與一維高斯導(dǎo)數(shù)卷積提取作物行中心點,以首壟分布規(guī)律和匹配模型實現(xiàn)中心點分類,進(jìn)而實現(xiàn)多壟線檢測。該方法能夠克服傳統(tǒng)垂直投影法只能提取一條壟線的問題。最后,分別研究兩種不同的壟線擬合方法,即:最小二乘法和概率Hough變換,并將概率Hough變換應(yīng)用到壟
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