[发明专利]一种树上柑橘果实检测方法

摘要

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。

主权项

1.一种树上柑橘果实检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)融合输入图像亮度分量V的全局和局部信息熵分析图像的光照分布特性，根据图像局部光照均匀性指标对V执行分块局部同态滤波(Block‑based Local Homomorphic Filtering,BLHF)，形成光照分布均匀的亮度分量V'，并结合原色调与色饱和度信息合成处理后的RGB图像I'RGB；(2)通过自适应增强RG色差法(Adaptive Enhanced Red and Green Chromatic Map,AERGCM)从I'RGB中提取红绿色差图IARG；阈值化IARG得到二值图像I'ARG，通过数学形态学方法处理I'ARG，提取前景图像T；(3)采用标记控制分水岭变换(Markers Controlled Watershed Transform,MCWT)和凸壳理论(Convex Hull Theory,CHT)提取独立候选柑橘果实区域(Separated Regions of Interest,SROIs)；(4)提取所有独立候选柑橘果实区域SROIs的直方图式描述特征，利用基于直方图交叉核(Histogram Intersection Kernel,HIK)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别树上柑橘，完成果实定位。