[发明专利]一种烟田图像目标定位线的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，更具体地，涉及一种烟田图像目标定位线的检测方法。

背景技术

目前的烟田的烟叶定位检测方法主要有RoughTransform(HT)和投影法。HT法受噪声的影响很小，因此具有比较高的鲁棒性。但是由于该方法运用统计学来进行大量的数学计算，数据量很大，处理时间长，不适合现代化农业的实时性要求。投影法对作物的种植要求比较高，如果作物行直线度不高，则检测效果很不理想。

发明内容

本发明提供一种快速的烟田图像目标定位线的检测方法。

为了达到上述技术目的，本发明的技术方案如下：

一种烟田图像目标定位线的检测方法，包括以下步骤：

S1：将采集的烟田图像进行分割；

S2：进行定位点的确定：

S3：利用确定的定位点划定定位线。

进一步地，其特征在于，所述步骤S1的过程如下：

将采集的烟田图像转化为灰度图像，再将得到的灰度图线进行分割，包括以下步骤：

S21：利用等距离方法来确定各个类的初始中心值：

Ci0=Gmin+(i-12)Gmax-GminK]]>

式中是第i类的初始中心值，G_max、G_min是灰度图像中像素的最大、最小灰度值，K是初始类总数，i＝1,2,…,K；

S22：基予特征空间的欧氏距离将各个像素点分配到距离最近的类中：

Di,j=|Gj-Cim|]]>

式中D_i,j是第j个点与第i个类中心的距离，G_j是第j个点的灰度值，是第i个类第m次的中心值，m是循环次数，i＝1,2,…,K，j＝1,2,…,N，N是像素总数；

S23：根据各个类中像素的平均德计算类更新后的中心值：

Cim=1NiΣj=1NiGj]]>

式中N_i是步骤S22后归入各个类的像素点总数，i＝1,2,…,K；

S24：重复步骤S22、S23，计算类间距离M，直到M满足设定的距离阈值：