基于圖像的草坪場景分析.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展，各國城市建設(shè)的逐漸深化，城鄉(xiāng)的綠化程度也隨之提高，出現(xiàn)了大量的私人綠地和公共綠地需要進行維護。在各種綠地的維護中，以草坪的修剪工作最為繁重，通常需要消耗大量的人力和物力。為了降低草坪維護的勞動強度，近年來發(fā)明了智能割草機器人來取代傳統(tǒng)的人力割草機。通過視覺傳感器對草坪周圍環(huán)境信息進行理解是智能割草機器人研究的核心問題之一，是割草機器人完成自主導航與環(huán)境探索等任務的基礎(chǔ)。本文以圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，對一些草坪場景進行了基礎(chǔ)性

2、的研究，主要研究內(nèi)容如下：
　　1.研究如何運用顏色特征和紋理特征識別草坪中的障礙物。首先利用模型轉(zhuǎn)換公式將彩色圖像由RGB模型轉(zhuǎn)換成HSI模型，然后采用顏色特征識別與草坪顏色差異較大的障礙物；接著將通過顏色特征識別之后去除部分障礙物的彩色圖像灰度化；最后根據(jù)草坪的紋理特征進行與草坪顏色相似的障礙物的識別。
　　2.提出了草坪與背景分界線的提取方法。首先確定草坪的HSI值的閾值范圍，將顏色與草坪有明顯差異的背景去除；再利用灰

3、度計算公式將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖；提取草坪紋理特征矩陣，利用草坪紋理特征矩陣對灰度圖進行草坪紋理特征匹配，形成一幅二值圖；接著提取二值圖的直方圖，利用直方圖的波峰波谷去除二值圖上的與草坪紋理特征相似的背景；最后利用直線檢測算法提取草坪與背景的最優(yōu)分界線。
　　3.提出了漏割草坪識別的具體方法。首先通過邊緣檢測算子檢測圖像信息的邊緣，并提取出來形成一幅灰度圖；再利用Otsu算法選擇最佳閾值t，將灰度圖處理成二值圖；然后對二值圖進行腐