淺析改進(jìn)田間雜草識(shí)別圖像預(yù)處理方法的論文
引言
隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)逐步走向智能化、精準(zhǔn)化，各種智能化的農(nóng)業(yè)機(jī)器人越來(lái)越廣泛地被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中。例如，變量噴灑機(jī)器人是一種根據(jù)農(nóng)作物或雜草的田間位置和生長(zhǎng)密度，實(shí)時(shí)地調(diào)整噴灑農(nóng)藥或除草劑噴灑量的一種智能化的農(nóng)業(yè)機(jī)械裝置。其田間農(nóng)作物或雜草的位置和生長(zhǎng)密度的識(shí)別主要是通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的;通過(guò)捕獲、處理和分析田間圖像中所包含的作物、雜草和背景的形狀、紋理、顏色、光譜等信息進(jìn)行識(shí)別。因此，如何有效表達(dá)和利用這些特征是基于機(jī)器視覺(jué)的田間農(nóng)作物識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵所在。
由于自然狀態(tài)下生長(zhǎng)的農(nóng)作物和雜草植株葉子形狀比較復(fù)雜，不同生長(zhǎng)時(shí)期的葉片色澤變化較大，機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)采集到的圖像會(huì)受到作業(yè)時(shí)周圍環(huán)境的光照條件、拍攝角度、機(jī)器人行走時(shí)振動(dòng)等因素的影響，給農(nóng)作物和雜草圖像的分割帶來(lái)了一定的困難[}z}。所以，在圖像分割之前需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)和去噪等預(yù)處理，來(lái)改善圖像的視覺(jué)效果，使其比原始圖像更加適合圖像分割的需要，為后續(xù)的圖像分析奠定基礎(chǔ)。由于農(nóng)作物圖像的類型不同，所具有的圖像特征也有很大的差異，到目前為止，學(xué)者們使用的圖像預(yù)處理方法也多種多樣，一些改進(jìn)的新方法還在不斷出現(xiàn)。本文以田間雜草圖像作為研究對(duì)象，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)多級(jí)中值濾波器對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的方法，以減少和消除圖像中的噪聲影響，改善圖像質(zhì)量，為更準(zhǔn)確、更快速地田間雜草識(shí)別奠定基礎(chǔ)。
1圖像的增強(qiáng)處理
機(jī)器視覺(jué)裝置采集到的圖像會(huì)受到各種噪聲的干擾，使圖像質(zhì)量下降，需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪和邊緣增強(qiáng)等預(yù)處理，來(lái)改善圖像的視覺(jué)效果。圖像增強(qiáng)是增強(qiáng)圖像中某些有用的信息，消弱或去除不需要的信息，來(lái)擴(kuò)大圖像中不同部分特征的差別，使處理后的圖像比原圖像更適合特定的應(yīng)用。圖像增強(qiáng)的方法分為空間域和頻率域兩大類:空間域方法是對(duì)圖像像素的灰度直接進(jìn)行處理;頻率域方法是對(duì)圖像的頻譜信息進(jìn)行修改。常用的增強(qiáng)方法有灰度變換、直方圖處理及濾波等方法。
2空間域圖像的平滑處理
空間域?yàn)V波是基于鄰域的一種處理方法，包括線性濾波和非線性濾波。中值濾波器是最常用的一種非線性濾波器，它的響應(yīng)是基于濾波掩膜包圍的圖像區(qū)域中像素的排序，就是在待處理圖像中逐點(diǎn)移動(dòng)濾波掩膜，將鄰域內(nèi)像素灰度的中值代替該像素的值[[5]。中值濾波器可以有效地濾除脈沖噪聲和隨機(jī)噪聲;但圖像的細(xì)節(jié)信息和邊緣信息會(huì)受到破壞，使濾波后的圖像變得模糊。為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)中值濾波器在保護(hù)細(xì)節(jié)和邊緣信息方面的不足，研究人員提出了一系列的改進(jìn)算法，常用的有多級(jí)中值濾波、加權(quán)中值濾波、自適應(yīng)中值濾波及三態(tài)中值濾波，效果比較好的有多級(jí)加權(quán)中值濾波和自適應(yīng)中值濾波。
3改進(jìn)的自適應(yīng)多級(jí)中值濾波器
本文在多級(jí)加權(quán)中值濾波算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)增加3個(gè)不同大小尺寸的二維濾波掩膜，使在不同的.圖像區(qū)域選擇不同尺寸和形狀的窗口對(duì)圖像進(jìn)行濾波，在去除噪聲的同時(shí)盡可能保留更多的細(xì)節(jié)特征。改進(jìn)中值濾波器采用的濾波窗口如圖2所示。其以待處理的像素點(diǎn)為中心，選擇了3個(gè)二維窗口和4個(gè)不同方向的一維窗口共7個(gè)窗口作為候選窗口。
根據(jù)處理的區(qū)域，以判斷灰度變換的平緩與否作為選擇窗口的依據(jù)，采用各窗口灰度值的方差大小為判斷標(biāo)準(zhǔn)。首先判斷二維濾波窗口的方差，選擇方差最小的候選窗口作為濾波窗口，如果各個(gè)二維窗口的方差相同，以最大尺度的候選窗口作為濾波窗口。設(shè)定一個(gè)方差i-}}值，如果3個(gè)二維窗口的方差都大于設(shè)定的方差值，則從4個(gè)一維候選窗口中選擇方差最小的作為濾波窗口。如果一維窗口的方差相同，則選擇水平和垂直窗口作為濾波窗口。這樣既可以將不同方向的細(xì)節(jié)最大限度的得以保留，又可以降低噪聲的影響。
4試驗(yàn)結(jié)果與分析
本試驗(yàn)中機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)采集到的田間雜草原始圖像。同時(shí)，使用直方圖均衡化的方法對(duì)圖像進(jìn)行了增強(qiáng)，試驗(yàn)中分別使用多級(jí)加權(quán)中值濾波和本文提出的自適應(yīng)多級(jí)中值濾波器對(duì)田間雜草圖像進(jìn)行了濾波處理。
由于改進(jìn)的自適應(yīng)多級(jí)中值濾波器在多級(jí)加權(quán)中值濾波器4個(gè)一維濾波窗口的基礎(chǔ)上，又增加3個(gè)不同大小尺寸的二維濾波掩膜，可以在不同的圖像區(qū)域選擇不同尺寸和形狀的窗口對(duì)圖像進(jìn)行濾波，在去除噪聲的同時(shí)盡可能保留更多的細(xì)節(jié)特征，所以獲得了比較滿意的濾波效果。
參考文獻(xiàn):
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