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图像中被遮挡苹果的还原及定位技术研究

作　者: 李宏利
导　师: 何东健
学　校: 西北农林科技大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 遮挡苹果识别定位特征提取曲线拟合
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

为解决苹果采摘机器人识别被遮挡果实及准确定位的问题，以被遮挡的、在图像中呈现不完整外观的苹果果实为对象，研究遮挡苹果果实的识别与定位技术。主要研究内容及结论如下：（1）研究苹果果实图像及背景特征,为消除田间采集图像中的噪声，在分析对比各种去噪方法的基础上，选用高斯滤波可有效消除图像噪声；为了将成熟苹果果实从背景中分离出来，对红色苹果和树叶的灰度峰值、及R-G特征进行分析，结果表明，用色差法可将苹果果实与背景进行有效分离。（2）为消除分离果实后图像中远景小区域苹果图像轮廓，提出清零去噪方法，减小了算法复杂度；用填充法去除目标图像上“孔洞”后，分别进行Roberts算子、sobel算子、prewitt算子及canny算子边缘检测的效果对比，选用边缘检测效果较好的Canny算子检测苹果果实轮廓、并用边界跟踪方法进行轮廓提取。实验结果表明，上述方法可准确地分割出苹果果实图像，并获得理想的苹果果实轮廓。（3）为了实现遮挡苹果的还原，在研究苹果果实轮廓特征的基础上，采用将苹果轮廓形状近似为圆的思想，用圆的解析方程表示果实轮廓特征，先计算出轮廓上采样点的曲率，以曲率为依据提取轮廓上平滑弧段。（4）在对比3类曲线拟合方法的基础上，运用最小二乘法对平滑弧段进行拟合，实现苹果果实轮廓的还原，并以轮廓的几何形心确定其位置。实验结果表明，提出的方法可实现遮挡面积超过50%苹果果实外形的还原，苹果果实面积平均误差为6.16%，定位精度基本满足收获机器人定位要求。（5）在Windows XP系统下，以Visual C++6.0和OpenCV开源计算机视觉库为开发工具，开发了苹果果实图像识别及定位测试相关功能模块，采用VC++6.0与MATLAB混合编程进行数据分析及分析结果的显示,为采摘机器人采摘苹果提供了一种可选的方式。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第一章绪论  13-22
  1.1 研究目的及意义  13-14
  1.2 国内外研究现状  14-18
    1.2.1 国外研究现状  15-16
    1.2.2 国内研究现状  16-18
    1.2.3 亟待解决的问题  18
  1.3 研究内容  18-19
  1.4 研究方法与技术路线  19-22
    1.4.1 研究方法  19
    1.4.2 技术路线  19-20
    1.4.3 论文组织结构  20-22
第二章供试苹果图像获取  22-26
  2.1 供试对象的选择  22-23
  2.2 遮挡苹果图像数据采集  23-25
    2.2.1 样本采集  23
    2.2.2 采集方法  23-25
  2.3 本章小结  25-26
第三章苹果图像预处理方法  26-42
  3.1 图像去噪方法  26-28
  3.2 图像分割方法  28-34
    3.2.1 分割方法分析  28-32
    3.2.2 冗余果实图像消除  32-33
    3.2.3 孔洞填充  33-34
  3.3 形态学应用  34-35
    3.3.1 图像腐蚀  34
    3.3.2 图像膨胀  34-35
  3.4 开运算与闭运算  35-36
    3.4.1 开运算  35
    3.4.2 闭运算  35-36
  3.5 果实图像边缘提取  36-39
    3.5.1 边缘检测方法研究  36-37
    3.5.2 方法比较及选择  37-39
  3.6 果实图像的轮廓提取  39-40
    3.6.1 果实图像轮廓跟踪  39-40
    3.6.2 果实图像轮廓提取原理  40
  3.7 本章小结  40-42
第四章苹果果实的还原与定位方法  42-51
  4.1 轮廓图像分析  42-43
  4.2 圆参数分析及获取方法分析  43-47
    4.2.1 拉格朗日插值法  43-44
    4.2.2 牛顿插值法  44
    4.2.3 最小二乘法研究  44-46
    4.2.4 各种拟合方法分析  46
    4.2.5 最小二乘法在圆曲线拟合中应用  46-47
  4.3 果实图像还原与定位  47-48
    4.3.1 冗余圆的去除  47
    4.3.2 果实图像还原与定位测试  47-48
  4.4 实验结果  48-50
  4.5 本章小结  50-51
第五章苹果果实定位测试软件的实现  51-58
  5.1 相关软件整合  51-54
    5.1.1 相关软件  51-52
    5.1.2 VC++与 OpenCV 系统配置方法  52-53
    5.1.3 VC++与 MATLAB 混合编程  53-54
  5.2 设计过程  54
  5.3 软件构成  54-55
  5.4 本文用到的 OpenCV 图像处理函数  55
  5.5 界面设计  55-56
  5.6 软件功能  56-57
  5.7 本章小结  57-58
第六章结论与展望  58-61
  6.1 结论  58-59
  6.2 存在问题及进一步研究方向  59-61
参考文献  61-68
致谢  68-69
作者简介  69

图像中被遮挡苹果的还原及定位技术研究

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