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基于小波变换及Otsu分割的农田作物行提取

韩永华 汪亚明 孙麒 赵匀 电子与信息学报 2016年第01期

摘要:基于机器视觉的田间车辆自动导航是农用车辆导航的热门研究方向,但含较密集杂草的农田作物行提取,目前依然是个难题。该文提出一种适用于密集杂草农田的,主要基于频率和颜色信息的农田图像分割算法。通过小波多分辨率分解后构建的频率总量指标,利用作物产生主频信息的总量优势,结合作物行的交替及最大类间方差法、颜色模型分量变换,实现农田杂草的去除,并通过最小二乘法拟合直线,实现农田作物行提取。实验表明算法能有效克服密集杂草干扰,针对480′640像素大小图像,单幅处理时间平均为132 ms。

关键词:田间导航作物行小波变换最大类间方差

单位:浙江理工大学信息学院 杭州310018 浙江理工大学机械与自动控制学院 杭州310018

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