[发明专利]一种基于Kinect传感器的颜色深度融合的导航线提取识别方法

说明书

本发明提供了一种基于Kinect传感器的颜色深度融合的导航线提取识别方法，该方法包括：第一步，调用Kinect传感器彩色摄像头和红外摄像头；第二步，获取彩色图像和深度图像及其数据；第三步，分别对彩色信息和深度信息处理；第四步，融合彩色图像和深度图像；第五步，对融合得到的植株信息进行粒子群聚类；第六步，对聚类得到的特征点进行最小二乘法拟合得到导航线；由于同时使用了彩色图像和深度图像，在植株描述上更加准确，利用深度信息消去噪声并在计算过程中减少部分数据量从而有效缩短计算时间，并引入粒子群聚类的思想，解决了迭代过程冗余的问题。

技术领域

本发明设计一种农业植株导航技术，尤其涉及一种基于Kinect传感器的颜色深度融合路径线提取方法。

背景技术

随着农业装备智能化的发展，越来越多智能化的农业装备被设计出以减轻劳动者的体力劳动。自主导航的农业喷药机车具有取代人工喷药，避免人员药物中毒，高效的喷药效率，降低农业生产成本等特点。路径识别技术是实现喷药机器人自主导航的前提，复杂的农田环境以及光照影响着机车的路径识别能力，而且为了提高农田作业效率，需要缩短喷药机器人的路径识别算法时间，满足实时性的要求。

文献《基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测》(姜国权,杨小亚,王志衡等农业工程学报,2017(11):173-178.)提出了一种基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测方法。作者首先对自然光照下获取的彩色图像运用“过绿颜色图像灰度化”、“Otsu图像二值化”、“左右边缘中间线检测提取作物特征点算法”3步对图像进行预处理。然后，根据农田作物行中心线周围区域的特征点到该直线的距离均小于某一距离阈值的特征，运用粒子群优化算法对每一作物行的特征点分别进行聚类。最后，对每一类的特征点用最小二乘法进行直线拟合获取农田作物行中心线。该方法有效提取路径线，但是对于植株周围的干扰噪声不能有效滤除，运行速度也需要进一步提高。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于Kinect传感器的颜色深度融合路径线提取方法，能够更加精准提取路径线。本发明采用如下的技术方案：

一种基于Kinect传感器的颜色深度匹配路径线提取方法，具体操作步骤如下：

步骤1，调用Kinect传感器彩色摄像头和红外摄像头；

步骤2，获取彩色图像和深度图像及其数据；

步骤3，分别对彩色图像和深度图像进行处理；

步骤4，融合彩色图像和深度图像；

步骤5，对融合得到的植株信息进行粒子群聚类；

步骤6，对聚类得到的特征点进行最小二乘法拟合得到导航线。

前述的一种基于Kinect传感器的颜色深度融合路径线提取方法，其特征在于：所述步骤1、调用Kinect传感器彩色摄像头和红摄像头，设置设备1位彩色摄像头，所获取的图像像素为1920 x 1080，设备2为红外摄像头，所获取的深度图像像素为512 x 424。

前述的一种基于Kinect传感器的颜色深度融合路径线提取方法，其特征在于：所述步骤2、通过帧触发循环函数i，获取指定帧i+1的彩色图像和深度图像及其数据流。

前述的一种基于Kinect传感器的颜色深度融合路径线提取方法，其特征在于：所述步骤3、对所获取的的彩色图像和深度图像进行处理。彩色图像处理：阈值分割；颜色空间转换。深度图像限制：阈值分割。

前述的一种基于Kinect传感器的颜色深度融合路径线提取方法，其特征在于：所述步骤4、直接将彩色图像缩放成对应的像素尺寸，然后像素点一一对应，对于原始大小的彩色图像，一片像素对应同一个深度即可。