基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法

• 作者: 何东健 余秀丽 宋怀波 屈卫锋 王丹丹
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分析 水果 算法 苹果 阴影去除 光照无关图 Otsu 色差算法
• 年，卷（期）: 2014,（24）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 168-176
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.24.020

摘要

阴影影响下苹果目标的快速准确识别是苹果采摘机器人视觉系统必须解决的关键技术之一。为了实现阴影影响下苹果目标的准确识别，该研究采用光照无关图理论实现了苹果表面阴影的去除。以自然场景下获取的受不同程度阴影影响的苹果目标图像为研究对象，首先利用光照无关图原理获取阴影苹果图像的光照无关图，达到突出苹果目标阴影区域的目的；其次提取原图像的红色分量信息并与关照无关图进行相加处理；最后将相加后的图像进行自适应阈值分割处理，达到去除阴影的目的。为了验证该算法的有效性与准确性，利用20幅受阴影影响的苹果目标图像进行了试验，并与Otsu算法、1.5*R-G色差算法进行了对比，试验结果表明：Otsu算法仅能识别出未受阴影影响的苹果区域；1.5*R-G 色差算法受光照影响较大，对于苹果图像的相对强光照区域和部分阴影区域不能有效识别；基于光照无关图的苹果表面阴影去除方法对阴影影响下的苹果目标图像分割效果较好，可以克服光照过强的问题，并准确识别出阴影影响下的苹果目标。文中算法的平均假阳性率为17.49%，比Otsu算法降低了52.84%，比1.5*R-G算法降低了26.18%；文中算法的平均重叠系数为86.59%，比Otsu算法提高了47.2%，比1.5*R-G算法提高了11.03%；表明利用光照无关图可以有效地去除苹果表面的阴影，将其应用于阴影影响下的苹果目标的识别是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何东健	西北农林科技大学机电学院	188	3174	30.0	46.0
2	宋怀波	西北农林科技大学机电学院	39	528	14.0	22.0
3	王丹丹	西北农林科技大学机电学院	15	428	11.0	15.0
4	余秀丽	西北农林科技大学机电学院	3	48	3.0	3.0
5	屈卫锋	西北农林科技大学机电学院	4	54	3.0	4.0