基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法

为了实时、准确地提取作物行基准线，提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundarydetectionandscanfilter,BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化，再采用最大类间方差法（OSTU）对灰度图像进行分割，得到二值化图像，获取较好的作物信息。然后分别对图像的底端和顶端部分进行垂直投影，获取作物行的位置，形成一个包含作物行直线的条形框；在这个条形框内，再用等面积的小条形框对图像进行扫描并统计有效点的个数。最后根据扫描的结果来提取导航线。试验结果表明，对比Hough算法和最小二乘法(Leastsquaremethod,LSM)，BDSF算法处理一幅分辨率为640像素×480像素的图像，平均耗时为67ms，与LSM算法耗时相当，精度接近Hough算法；并且在杂草和株数稀缺情况下具有良好的适应性，能够快速准确地提取作物行基准线。