摘要
图像分割是实现田间葡萄机器识别的关键部分,针对田间复杂的环境下传统图像分割法分割葡萄果穗图像准确度低的问题,课题组根据采摘葡萄果穗目标与背景在颜色特征上的差异性,对田间待采摘葡萄果穗的图像分割方法进行了研究。将数字图像的基本运算和逻辑运算进行结合,实现了图像分割的操作。课题组选取了与人类视觉相近的RGB颜色空间,并提取了(R-G)颜色因子和(R+G)颜色因子,对其进行与运算,实现了对田间环境下红葡萄果穗图像的分割。同时,对比了采用图像的灰度图、(R-G)颜色因子和(2R-G-B)颜色因子分别进行自动阈值分割得到的分割图像。实验结果表明,采用颜色因子逻辑与运算的方法能较好地处理田间葡萄果穗的图像,能够为葡萄果穗的进一步采摘提供研究基础。
基金
新疆维吾尔自治区大学生创新创业训练计划项目“基于机器学习的自然生长状态下葡萄果穗识别”(S202113561015)。
