[发明专利]一种农田场景图像采集和处理方法

说明书

本发明公开了一种农田场景图像采集和处理方法,所述方法包括以下步骤：第一步，利用DirectShow技术进行摄像头图像采集，得到机器人周围环境信息的数字图像；第二步，农作物行分割；第三步，对农作物目标像素进行距离和角度变换。本发明的农田场景图像采集和处理方法，分析全景视觉系统的图像采集和处理的过程，针对农作物环境的特点，设计了合适的图像处理方法，得到了较理想的农作物和非农作物的二值图像，为导航路径线的提取做准备工作。

技术领域

本发明涉及一种农田场景图像采集和处理方法，属于农业自动化技术领域。

背景技术

随着农业机械的广泛普及，农业生产规模的扩大，科学技术的不断发展，农业生产正逐步向现代化农业方向发展；农业作业环境的恶劣、作业任务的繁重、农药化肥的不合理的利用造成对环境的污染以及有毒物体对人体造成的伤害已成为制约农业发展的主要障碍，越来越多的人希望从繁重的农业生产中解脱出来，造成劳动力的短缺，这种种现象正促使着农业生产发生着变革.精细农业，农业生产自动化、无人化应运而生，而要实现农业生产自动化就需要能代替人类完成部分或全部农业作业任务的智能农业机械或农业机器人；而我国的农业人口众多，人均占有土地资源较少，长期以来一直保持着小块土地种植模式，造成了大量资源的浪费或不合理的利用，严重制约了我国农业高科技的发展，特别是农业机器人的发展；随着我国经济的发展，农村劳动力大量转移，以及国家政策的导向作用将使得我国广泛开展农业生产自动化的研究成为可能。图像采集和处理模块是机器视觉系统的核心，图像采集处理效果的好坏直接影响整个系统的性能；对农业移动机器人视觉导航系统而言，视觉系统主要的任务是获取机器人周围农田环境信息，进行相应的处理得到可供参考的导航路径线；本发明分析介绍了从图像采集到得到农田环境二值图像的过程，最后利用第二章的标定结果对目标像素进行距离和角度变换，恢复农作物行的空间直线结构特征的方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种农田场景图像采集和处理方法，分析全景视觉系统的图像采集和处理的过程，针对农作物环境的特点，设计了合适的图像处理方法，得到了较理想的农作物和非农作物的二值图像，为导航路径线的提取做准备工作。

本发明的农田场景图像采集和处理方法，所述方法包括以下步骤：

第一步，利用DirectShow技术进行摄像头图像采集，得到机器人周围环境信息的数字图像；经过预处理恢复物体本身所固有的颜色；

第二步，农作物行分割，

a.根据农田环境的特点，采用归一化过绿特征值对图像进行灰度化处理；

b.二值化，利用类间最大方差自动阀值选择法将灰度图像分割成两部分；

c.针对可能存在的孤立点干扰，采用中值滤波和腐蚀运算进行去噪处理，得到较理想的农作物行分割效果；

第三步，对农作物目标像素进行距离和角度变换，将由于全景视觉系统成像而变形的作物行信息转换到实际距离和对应的像素距离成线性变化的图像空间，恢复作物行的直线特征，为提取导航路径做准备。

进一步地，所述第二步中，将灰度图像分割成农作物部分和非农作物部分，便于进一步识别处理。

本发明与现有技术相比较，本发明的农田场景图像采集和处理方法，分析全景视觉系统的图像采集和处理的过程，针对农作物环境的特点，设计了合适的图像处理方法，得到了较理想的农作物和非农作物的二值图像，为导航路径线的提取做准备工作。

具体实施方式

本发明的农田场景图像采集和处理方法，所述方法包括以下步骤：

第一步，利用DirectShow技术进行摄像头图像采集，得到机器人周围环境信息的数字图像；经过预处理恢复物体本身所固有的颜色；

第二步，农作物行分割，