CN109583327A - 一种双目视觉麦苗行迹拟合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种双目视觉麦苗行迹拟合方法,该方法通过两个平行放置的摄像头同时对田间小麦进行图像采集,根据双目视差原理,将两幅图像通过差分操作去掉相似像素,然后将所剩像素点进行预处理和区域分割,最后选择合适的区域,并将分割区域像素点进行数据拟合和筛选后,得到麦苗行迹直线。该方法通过差分处理,减少图片像素点处理量,提高图像处理速度,在小麦割根、施肥作业等自动作业系统中应用,能增强设备可靠性,提高作业效率。
Description
技术领域
本发明涉及的是农业数字图像处理技术领域,具体的说是一种小麦割根施肥过程中小麦行迹自动拟合的方法。
背景技术
中国是一个农业大国,农业问题是关系到中国经济社会发展的根本问题。在我国人均耕地面积本来就小的基数下,人均耕地面积正在加速逐年减少,对此发展智能化的精确农业作业设备,提高土地单位产出率,已成为农业机械化向智能数字化发展的必然趋势。小麦是我国种植面积最大的主粮,提高小麦产量对国民经济发展,保障国家粮食安全具有重要经济和战略意义。
小麦出苗返青后的割根、施肥农艺可提高小麦产量10~20%,目前的割根施肥主要靠人工完成,效率低、费用高,如果割根施肥装置由拖拉机等动力设备牵引作业则效率将大大提高。由此带来的问题是割根施肥装置的准确对行,若对行不准将不能实现割根农艺,且会对小麦造成损伤,反而降低产量。因此该系统对该割根施肥农艺的实施具有重要的作用。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足,提供了一种小麦割根施肥过程中利用双目视觉进行麦苗行迹拟合的方法。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种双目视觉麦苗行迹拟合方法,该方法包括以下步骤:(1)同时采集双目视觉左右摄像头的图像;(2)将2幅图像进行差分处理,合成一幅差分图像;(3)对图像进行预处理并进行区域分割,计算区域像素点参数,进行区域直线拟合;(4)选取适当区域,根据两条区域直线计算最终行迹直线。
进一步,双目视觉摄像头是两个同向、平行放置的摄像头,两个摄像头的位置可以左右平行或上下平行,图像采集要同步进行。
进一步,经过差分处理合成的图像要进行二值化运算,并进行膨胀和腐蚀操作,然后将相连的点划为一个区域,将图像分成若干点集区域,并计算点集的高度、距离和拟合直线。
进一步,根据区域高度和距离中心线距离两个约束条件,选择最高和最接近中心线的两个点集区域,最终得到麦苗行迹直线。
本发明的有益效果为:本发明利用双目视觉采集田间小麦图像,利用视差原理,通过差分处理将图像冗余数据清除,只留下小麦整行的边缘数据,便于后面的图像数据处理,能提高数据处理的速度,在小麦割根、施肥作业等自动作业系统中应用,增强设备可靠性,提高作业效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的流程示意图。图中1.双目视觉摄像头图像采集,2.将图像进行差分处理,合成一幅图像,3.图像预处理及区域分割,4.选取区域进行直线拟合。
图2是本发明的双目视觉摄像头放置方法示意图。图中(a)是水平所有放置,(b)是水平上下放置。
图3是本发明的摄像头左右视角示意图
图4是本发明的差分结果示意图
图5是本发明的直线拟合结果示意图。图中L1、L2是两个选择区域的拟合直线,L是最终的行迹直线
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及具体实施方式,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参看图1,本具体实施方式采用以下技术方案:一种双目视觉麦苗行迹拟合方法,主要步骤包括:(1)同时采集双目视觉左右摄像头的图像;(2)将2幅图像进行差分处理,合成一幅差分图像;(3)对图像进行预处理并进行区域分割;(4)选取适当区域,将区域像素点进行直线拟合,根据两条直线计算最终行迹直线。
第一步,同时采集双目视觉左右摄像头的图像,得到如图3所示的左右两个摄像头的图像。双目视觉摄像头应当是平行放置,并有一定的间距,具体间距需要根据不同的情况进行调整,摄像头的放置如图2所示,可以左右平行放置,也可以上下平行放置。
第二步,将左右两幅图像进行差分处理,扣除两幅图像中的相似像素点,得到一幅差分图像,如公式(1)。
P=P左-P右 (1)
第三步,对差分图像P利用公式(2)进行二值化运算,并进行膨胀和腐蚀操作,然后将相连的点划为一个区域,将图像分成若干点集区域P1,P2,…,Pn,最后根据公式(2)、公式(3)计算区域的高度和距离参数,并对区域进行直线拟合得到区域直线yi=aix+bi。
Hi=Pymax-Pymin Py为像素点y轴坐标 (3)
第四步,根据区域高度和距离中心线距离两个约束条件,选择最高和最接近中心线的两个点集区域。可利用最小二乘法等直线拟合方法得到两个点集区域的直线L1:y1=a1x+b1,L2:y2=a2x+b2,然后对两条直线进行合并得到麦苗行迹直线为L:y=ax+b,最终得到麦苗行迹直线。其中区域高度约束条件为公式(5),距离约束条件为公式(6),直线L中a,b为公式(7)。
Hmax=Max(Hi) (5)
Lmin=Min(Li) (6)
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (4)
1.一种双目视觉麦苗行迹拟合方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:(1)同时采集双目视觉左右摄像头的图像;(2)将两幅图像进行差分处理,合成一幅差分图像;(3)对图像进行预处理并进行区域分割;(4)选取适当区域,将区域像素点进行直线拟合,根据两条直线计算最终行迹直线。
2.根据权利要求1所述双目视觉摄像头是两个同向平行放置的摄像头,两个摄像头位置可以左右放置或上下放置。
3.根据权利要求1所述对图形进行预处理和区域分割,是将图像二值化,并进行膨胀和腐蚀操作,将图像分成若干点集区域,并计算点集的高度、距离和拟合直线。
4.根据权利要求1所述选取适当区域是根据区域高度和离中心线距离两个约束条件,选择高度最高和距离中心线最近的两个点集区域。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140086477A1 (en) * | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Ricoh Company, Ltd. | Method and device for detecting drivable region of road |
EP2779025A2 (en) * | 2013-03-11 | 2014-09-17 | Ricoh Company, Ltd. | Method and system for detecting road edge |
WO2015024407A1 (zh) * | 2013-08-19 | 2015-02-26 | 国家电网公司 | 基于电力机器人的双目视觉导航系统及方法 |
CN104680556A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-06-03 | 燕山大学 | 基于视差的鱼类运动三维轨迹跟踪方法 |
CN106446785A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 电子科技大学 | 基于双目视觉的可行道路检测方法 |
CN107909604A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-04-13 | 武汉科技大学 | 基于双目视觉的动态物体运动轨迹识别方法 |
CN108229406A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-06-29 | 海信集团有限公司 | 一种车道线检测方法、装置及终端 |
-
2018
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140086477A1 (en) * | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Ricoh Company, Ltd. | Method and device for detecting drivable region of road |
EP2779025A2 (en) * | 2013-03-11 | 2014-09-17 | Ricoh Company, Ltd. | Method and system for detecting road edge |
WO2015024407A1 (zh) * | 2013-08-19 | 2015-02-26 | 国家电网公司 | 基于电力机器人的双目视觉导航系统及方法 |
CN104680556A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-06-03 | 燕山大学 | 基于视差的鱼类运动三维轨迹跟踪方法 |
CN106446785A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 电子科技大学 | 基于双目视觉的可行道路检测方法 |
CN107909604A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-04-13 | 武汉科技大学 | 基于双目视觉的动态物体运动轨迹识别方法 |
CN108229406A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-06-29 | 海信集团有限公司 | 一种车道线检测方法、装置及终端 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
ZHIQIANGZHAI: "Multi-crop-row detection algorithm based on binocular vision", 《BIOSYSTEMS ENGINEERING》 * |
张瑞合等: "计算机视觉技术在番茄收获中的应用", 《农业机械学报》 * |
曹晓明等: "基于三帧差算法的运动物体空间轨迹视觉测量", 《传感器与微系统》 * |
陈艳等: "一种改进的田间导航特征点提取算法", 《广西科技大学学报》 * |
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