[发明专利]一种树上柑橘果实检测方法

说明书

本发明涉及一种树上柑橘果实检测方法，包括如下步骤：结合局部和全局信息熵分析图像的光照分布特性，使用局部分块同态滤波算法处理图像光照不均匀现象；使用自适应增强RG色差法提高前景目标与背景的对比度，采用阈值分割和数学形态学方法实现RG色差图的二值化处理；针对所得二值图像中的多果粘连或相互遮挡问题，使用标记控制分水岭变换实现粘连区域分割，并采用凸壳理论解决因遮挡导致的区域欠分割问题，获得独立候选柑橘果实区域；提取候选柑橘果实区域的直方图式描述特征，通过直方图交叉核支持向量机识别柑橘，完成果实定位。本发明通过上述技术方案提高了树上柑橘果实检测的准确性与可靠性。

技术领域

本发明涉及农业智能化、精准农业、机器视觉、模式识别领域，具体为一种树上柑橘果实检测方法。

背景技术

随着果园管理成本的递增和熟练劳动力的递减，传统柑橘果实劳动密集型采摘作业的可持续发展性已呈现不断降低的趋势(Gongal A,Amatya S,Karkee M,et al.Sensorsand systems for fruit detection and localization.Computers and Electronics inAgriculture,2015,116:8-19)。柑橘采摘机器人是一种改变传统方式的自动化作业装备，它面临的一个主要问题是树上柑橘果实的快速可靠检测。

果实检测系统中常用的传感技术有视觉(可见光)成像、红外成像、多光谱/高光谱技术以及双目/多目成像或多传感器融合技术等。高光谱成像技术或多传感技术的融合有利于获取更多果实区域信息，但需要考虑高维冗余信息的处理或多目图像的配准问题、且设备综合成本较高，故本发明聚焦于单目视觉成像系统。一般来说，树上柑橘果实检测方法由图像预处理、果实区域分割和果实识别与定位三个主要环节组成。

Xu等(Xu LM,L JD.Recognition method for apple fruit based on SUSAN andPCNN.Multimedia ToolsApplications,DOI:10.1007/s11042-017-4629-6)通过全局同态滤波解决图像的光照不均匀问题，该方法进行图像预处理前并没有判断输入图像的光照情况，虽然能有效处理光照均匀性较差的输入图像，但处理光照均匀的图像时容易出现“过度曝光”现象，影响后续果实区域分割的完整性。Wang等(Wang CL,Tang YC,Zou XJ,et al.Arobust fruit image segmentation algorithm against varying illumination forvision system of fruit harvesting robot.Optik-International Journal for Lightand Electron Optics,2017,131:626-631)采用小波变换和Retinex算法增强果实表面的光照度，并通过k-均值聚簇法分割果实区域。但基于聚簇的分割方法对聚类数k具有较高的敏感性，当颜色差异较大的场景参与物数量发生变化时，参数k需要重新调整以避免果实区域的过分割或欠分割问题。Zhao等(Zhao CY,Lee WS,He DJ.Immature green citrusdetection based on colour feature and sum of absolute transformed difference(SATD)using colour images in the citrus grove.Computers and Electronics inAgriculture,2016,124:243-253)提出融合RB色差图和基于绝对值求和函数块匹配算法的柑橘果实区域分割方法，并利用最优灰度共生矩阵识别果实区域。Lu等(Lu J,SangN.Detecting citrus fruits and occlusion recovery under natural illuminationconditions.Computers and Electronics in Agriculture,2015,110:121-130)结合RB色差图和归一化的RGB模型分割成熟柑橘果实区域，通过Canny算子提取果实区域的轮廓线，并利用椭圆拟合法融合分散的果实轮廓线以检测遮挡果实。但上述RB色差图会导致分割结果中存在过多的背景像素，影响成熟柑橘果实区域的准确提取。Kurtulmus等(KurtulmusF,Lee WS,Vardar A.Green citrus detection using‘eigenfruit’,color and circularGabor texture features under natural outdoor conditions.Computers andElectronics in Agriculture,2011,78(2):140-149)采用多尺度滑窗法扫描整幅输入图像，结合色彩信息和圆形Gabor滤波算法，提出eigenfruit特征识别柑橘区域。Sengupta等(Sengupta S,Lee WS.Identification and determination of the number of immaturegreen citrus fruit in a canopy under different ambient lightconditions.Biosystems Engineering,2014,117:51-61)结合Canny算子和Hough变换提取果实区域，通过边缘形状、纹理特征和尺度不变特征变换(Scale Invariant FeatureTransform,SIFT)检测果实。然而，上述多尺度滑窗法、Canny算子、Hough变换和SIFT算法的计算复杂度均较高，会影响果实检测的实时性。