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阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究
文献摘要：
稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法.选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理.同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测的准确性.在此基础上,结合卡尔曼滤波算法、基于投影法的边界线位置预测方法,通过两次动态感兴趣区域选取的方式对算法进行改进,使得每幅图像平均处理时间由0.176087s缩短至0.064547s.该方法可为降低阴影对稻麦边界线提取的干扰、提高图像处理速度提供可行性论证及技术支撑.
文献关键词：
稻麦收获边界线;机器视觉;阴影;卡尔曼滤波;动态ROI
中图分类号：
作者姓名：
陈进;孙佳丽;陈海文;宋杰
作者机构：
江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212013
文献出处：
引用格式：
[1]陈进;孙佳丽;陈海文;宋杰-.阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究)[J].农机化研究,2022(04):26-31
A类：
稻麦收获边界线,176087s,064547s
B类：
阴影,实时提取,边界提取,联合收获机,视觉导航,中易,处理速度,较慢,YCrCb,色彩空间,低光照,阈值分割,形态学操作,边缘检测,累计概率霍夫变换,换算,直线提取,边界检测,卡尔曼滤波算法,投影法,位置预测,动态感兴趣区域,每幅,处理时间,可行性论证,机器视觉,ROI
AB值：
0.269541
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