【摘 要】
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无论是在果园测产还是采摘机器人作业中,同色系青苹果目标的识别成为了一个新的挑战。由于目标果实具有与背景近似的颜色表征,以及果园中复杂的光照变化和枝叶遮挡的影响,现有的同色系果实分割方案难以满足快速、精准的识别作业需求。为更好地实现青苹果的识别,本文提出一种优化聚类分析的同色系目标果实分割方法,新算法根据密度峰值聚类中心的定义计算青苹果图像数据点的局部密度和距高密度点间距离,以此构建决策图分离聚类中
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无论是在果园测产还是采摘机器人作业中,同色系青苹果目标的识别成为了一个新的挑战。由于目标果实具有与背景近似的颜色表征,以及果园中复杂的光照变化和枝叶遮挡的影响,现有的同色系果实分割方案难以满足快速、精准的识别作业需求。为更好地实现青苹果的识别,本文提出一种优化聚类分析的同色系目标果实分割方法,新算法根据密度峰值聚类中心的定义计算青苹果图像数据点的局部密度和距高密度点间距离,以此构建决策图分离聚类中心,使用双排序规则自动寻找聚类中心;数据点的局部密度通过核密度估计得到,通过SLIC(simple linear iterativeclustering,简单的线性迭代聚类)算法获得图像的超像素区域表示,大幅降低计算量。主要研究内容及结论如下:(1)使用SLIC算法处理高分辨率青苹果图像,集结小区域内近似像素点组成超像素区域,视觉算法的基本计算单位由像素点转变为超像素区域,降低了数据复杂度。以轮廓重合指数评价超像素边界对真实目标轮廓信息的保留程度,平均为85.49%,使用SLIC算法简化图像数据的同时避免了对青苹果真实轮廓的破坏。(2)对青苹果目标的有效特征进行研究,分析R、G、B颜色通道下目标与背景的表现特征,研究青苹果与背景枝叶在R-B通道和G-B通道下的数据分布差异,基于超像素构造R-B区域均值和G-B区域均值的二维特征分量,建立针对聚类分析的青苹果颜色特征空间。对比传统青苹果特征空间和聚类分割特征空间的数据分布和分割效果,本文提出的青苹果颜色特征空间可以达到良好的分割效果和更具体清晰的数据结构描述。(3)针对同色系青苹果图像的聚类分析优化研究,分析青苹果图像特征空间的数据分布规律,采用密度峰值聚类算法进行聚类分割,分析局部密度的原理特点,应用核密度估计替代传统基于截止距离的计算方式,通过与传统局部密度计算方式和基于高斯核函数的计算方式的实验,核密度估计在局部密度的确定上效果优秀,确保了局部密度在不同复杂场景中的清晰准确表达。分析青苹果图像的物体特点,采用双排序规则自动捕获聚类中心。实验分析真实聚类分割结果的簇类分布情况,证明了双排序规则的可行性。通过实验分析验证,本文算法在86幅果园高分辨率青苹果图像上的分割效率,分割有效性,假阴性,假阴性分别为87.69%、88.53%、2.32%和14.66%,可实现在复杂光照条件和遮挡情况下的同色系青苹果目标准确清晰分割。并探索了在同色系果蔬分割上的应用。为后续同色系果蔬目标识别打下基础。本文针对果园实景青苹果图像的预处理问题、青苹果有效特征问题、同色系目标聚类优化分析问题分别展开了研究,提出了相应的处理算法,并验证可行性,最后基于MATLAB R2018b平台在实景采集图像上进行测试,验证了整体算法的有效性。
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