[发明专利]一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法及系统

说明书

本发明提供一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法及系统，所述方法包括：基于目标作物的原始灰度图像，获取目标作物的灰度图像和二值图像；基于所述目标作物的灰度图像和二值图像，获得目标作物的中心点坐标。本发明所述方案具有如下有益效果：能够有效排除作物交叉叶片的干扰，提高作物中心点定位的精度和速度。

技术领域

本发明涉及作物自动识别定位技术领域，更具体地，涉及一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法及系统。

背景技术

基于机器视觉的作物自动识别和定位技术可以快速获取作物的分布情况，为作物的田间机械化管理提供参考，有助于减少劳动者的工作强度，提高作业效率和精度。作物的自动识别和定位通常可通过采集作物的二维彩色图像或三维位置信息来实现。二维彩色图像利用彩色相机获得，包含作物的颜色信息，应用灵活，使用成本较低；三维位置数据需要通过深度相机、立体相机或激光传感器获得，可生成作物的点云数据，成本较高，计算数据量大。因而基于彩色图像的作物识别和定位一直是科研的热点。

基于彩色图像的作物识别和定位方法是利用彩色相机获取作物的图像信息，通过对图像进行分析处理，提取作物并定位其中心点。一般应用作物的绿色信息将作物从复杂的背景中分割出来，提取出作物的轮廓及联通区域，然后计算联通区域的质心获得作物的中心点。但是该方法在探测形状不规则的作物时，作物中心点的定位容易出现偏差。

现有技术对提取出的目标作物，首先通过像素行的直方图统计确定待测作物行，然后对待测作物行进行像素列的直方图统计，确定作物的中心点，这种方法可以克服作物形状不规则对定位造成的影响，但在作物叶片出现交叉时，会造成作物中心点定位的失败。叶片出现交叉情况时，通常对作物图像进行骨架化处理。在图像的骨架中，叶片的末端位置会出现末端点，叶片的交叉及作物中心点位置会存在交叉点，检索骨架中的末端点和交叉点，对交叉点进行分类和逻辑判断，从而实现对作物中心点的定位，但是这种方法计算量较大，且准确率较低。

发明内容

本发明为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，提供一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法及系统。

根据本发明的一个方面，提出一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法，包括：

步骤1，基于目标作物的原始灰度图像，获取目标作物的灰度图像和二值图像；

步骤2，基于所述目标作物的灰度图像和二值图像，获得目标作物的中心点坐标。

进一步，所述步骤1进一步包括：

S11，基于目标作物的原始灰度图像，获得所述目标作物原始灰度图像的二值图像；

S12，对所述目标作物原始灰度图像的二值图像进行形态学去噪处理，确定所述目标作物的图像兴趣区；

S13，基于所述目标作物的图像兴趣区，获取所述目标作物图像兴趣区的二值图像。

进一步，所述步骤2进一步包括：

S21，将所述目标作物的原始灰度图像与所述目标作物的图像兴趣区的二值图像融合，获得目标作物的图像兴趣区的灰度图像；

S22，获得所述目标作物的图像兴趣区的灰度图像的极小值点；获得所述目标作物的图像兴趣区的灰度图像中与周围像素点落差大于阈值的极小值点；

S23，基于所述目标作物的图像兴趣区的灰度图像和所述S22获得的极小值点，利用分水岭算法，获得目标作物的中心点坐标。

进一步，所述步骤1前还包括：

将目标作物的初始图像进行灰度化处理，所述灰度化处理包括以下步骤，

I_gray(i,j)＝G(i,j)*1.262-R(i,j)*0.884-B(i,j)*0.311，