[发明专利]一种面向自然场景的果实采收区域自动定位方法

摘要

本发明涉及一种面向自然场景的果实采收区域自动定位方法，包括如下步骤：提取训练数据中的荔枝果实区域，统计其加权三原色亮度分布特征作为客观亮度基准，采用迭代式Retinex算法增强加权三原色亮度分量；结合修正色差图、阈值化处理和数学形态学方法提取亮度增强后的果实区域；通过局部邻域像素的位置关系和色调信息重构HSI色彩空间中的色调分量，根据色调分布特征提取枝条区域；采用细化算法提取枝条骨架，通过角点检测和角点邻域像素的模式分布规则提取骨架上的关键角点，结合果实与枝条的相对位置约束和关键角点的空间分布特性，自动定位荔枝果实采收区域。本发明可以提高自然场景中荔枝果实采收区域自动定位的自适应性和准确性。

主权项

1.一种面向自然场景的果实采收区域自动定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取当前RGB图像I的加权三原色亮度分量V，利用修正RX色差图(Modified Red and Green/Blue(X)Chromatic Mapping,MRXCM)方法从I中生成修正RX(Red&Green/Blue)色差图Cm，从Cm中提取局部果实区域RoIs(Regions of Interest)，计算RoIs亮度分布的统计特征，根据统计特征以迭代方式采用Retinex算法处理V并重构I，当迭代过程终止时通过颜色空间转换模型输出亮度增强后的RGB图像I′；(2)通过MRXCM方法从中提取修正RX色差图Cm′，对Cm′执行图像阈值化分割得到Cm＂，并利用数学形态学算法处理Cm＂，从Cm＂中提取潜在成熟或未成熟果实区域Of；(3)提取I′的色调分量H′，衡量局部邻域像素与邻域中心的位置关系，衡量局部邻域像素与邻域中心的色调信息差异，建立局部邻域对中心像素色调值的权重分配模型，通过隔离受噪声污染的邻域中心像素、以加权均值的方式重构色调分量Hc′，对Hc′执行图像阈值化分割得到Hc＂，从中提取潜在的棕褐色枝条区域Os；(4)提取Os的骨架Qs′，检测Qs′上的角点并提取与枝条分叉属性相关的关键角点，利用重力作用下Of和Qs′的相对位置约束和关键角点的空间分布特性，定位果实采收点分布区间。