基于小波变换及Otsu分割的农田作物行提取

• 作者: 孙麒 汪亚明 赵匀 韩永华
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 田间导航 作物行 小波变换 最大类间方差
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 63-70
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7362字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT150421

摘要

基于机器视觉的田间车辆自动导航是农用车辆导航的热门研究方向,但含较密集杂草的农田作物行提取,目前依然是个难题.该文提出一种适用于密集杂草农田的,主要基于频率和颜色信息的农田图像分割算法.通过小波多分辨率分解后构建的频率总量指标,利用作物产生主频信息的总量优势,结合作物行的交替及最大类间方差法、颜色模型分量变换,实现农田杂草的去除,并通过最小二乘法拟合直线,实现农田作物行提取.实验表明算法能有效克服密集杂草干扰,针对480×640像素大小图像,单幅处理时间平均为132 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵匀	浙江理工大学机械与自动控制学院	122	2591	30.0	43.0
2	汪亚明	浙江理工大学信息学院	91	720	14.0	23.0
3	孙麒	浙江理工大学信息学院	42	99	5.0	8.0
4	韩永华	浙江理工大学信息学院	15	59	5.0	7.0