【摘 要】
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机器视觉的农业导航路径规划是精准施药的关键,而作物行提取是其准确识别作物行路径的基础。为此,以玉米为研究对象,提出了一种基于最小相切圆原理和形态学相结合的作物行检
【机 构】
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郑州轻工业学院电气信息工程学院,河南省信息化电器重点实验室
【基金项目】
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国家农业智能装备工程技术研究中心开放基金项目(KFZN2012W12-012),河南省科技厅重点科技攻关项目(132102110150),郑州市科技局普通科技攻关项目(131PPTGG411-13),郑州轻工业学院研究生科技创新基金项目(2014003)
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机器视觉的农业导航路径规划是精准施药的关键,而作物行提取是其准确识别作物行路径的基础。为此,以玉米为研究对象,提出了一种基于最小相切圆原理和形态学相结合的作物行检测算法。首先在室外田间环境下采集生长早中期的玉米作物行图像,选择作物行比较规整的图像进行处理;其次,利用改进的超绿灰度化(1.8R-G-B)算法对玉米作物行图像进行灰度化处理,大大减少了噪声的干扰,通过中值滤波基本消除了噪声;然后,运用Otsu阈值算法获取了玉米作物行的二值图像。由于作物行呈线型,在此基础上,采用5×1像素的线型结构元素
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