淺析改進田間雜草識別圖像預處理方法的論文
引言
隨著農業機械自動化技術的飛速發展，現代化農業逐步走向智能化、精準化，各種智能化的農業機器人越來越廣泛地被應用到農業生產當中。例如，變量噴灑機器人是一種根據農作物或雜草的田間位置和生長密度，實時地調整噴灑農藥或除草劑噴灑量的一種智能化的農業機械裝置。其田間農作物或雜草的位置和生長密度的識別主要是通過機器視覺系統來實現的;通過捕獲、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、光譜等信息進行識別。因此，如何有效表達和利用這些特征是基于機器視覺的田間農作物識別技術的關鍵所在。
由于自然狀態下生長的農作物和雜草植株葉子形狀比較復雜，不同生長時期的葉片色澤變化較大，機器人的視覺系統采集到的圖像會受到作業時周圍環境的光照條件、拍攝角度、機器人行走時振動等因素的影響，給農作物和雜草圖像的分割帶來了一定的困難[}z}。所以，在圖像分割之前需要對圖像進行邊緣增強和去噪等預處理，來改善圖像的視覺效果，使其比原始圖像更加適合圖像分割的需要，為后續的圖像分析奠定基礎。由于農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，學者們使用的圖像預處理方法也多種多樣，一些改進的新方法還在不斷出現。本文以田間雜草圖像作為研究對象，提出了一種改進的自適應多級中值濾波器對圖像進行預處理的方法，以減少和消除圖像中的噪聲影響，改善圖像質量，為更準確、更快速地田間雜草識別奠定基礎。
1圖像的增強處理
機器視覺裝置采集到的圖像會受到各種噪聲的干擾，使圖像質量下降，需要對圖像進行去噪和邊緣增強等預處理，來改善圖像的視覺效果。圖像增強是增強圖像中某些有用的信息，消弱或去除不需要的信息，來擴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用。圖像增強的方法分為空間域和頻率域兩大類:空間域方法是對圖像像素的灰度直接進行處理;頻率域方法是對圖像的頻譜信息進行修改。常用的增強方法有灰度變換、直方圖處理及濾波等方法。
2空間域圖像的平滑處理
空間域濾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，它的響應是基于濾波掩膜包圍的圖像區域中像素的排序，就是在待處理圖像中逐點移動濾波掩膜，將鄰域內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噪聲;但圖像的細節信息和邊緣信息會受到破壞，使濾波后的圖像變得模糊。為了彌補傳統中值濾波器在保護細節和邊緣信息方面的不足，研究人員提出了一系列的改進算法，常用的有多級中值濾波、加權中值濾波、自適應中值濾波及三態中值濾波，效果比較好的有多級加權中值濾波和自適應中值濾波。
3改進的自適應多級中值濾波器
本文在多級加權中值濾波算法的基礎上，通過增加3個不同大小尺寸的二維濾波掩膜，使在不同的.圖像區域選擇不同尺寸和形狀的窗口對圖像進行濾波，在去除噪聲的同時盡可能保留更多的細節特征。改進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為中心，選擇了3個二維窗口和4個不同方向的一維窗口共7個窗口作為候選窗口。
根據處理的區域，以判斷灰度變換的平緩與否作為選擇窗口的依據，采用各窗口灰度值的方差大小為判斷標準。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。設定一個方差i-}}值，如果3個二維窗口的方差都大于設定的方差值，則從4個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節最大限度的得以保留，又可以降低噪聲的影響。
4試驗結果與分析
本試驗中機器視覺系統采集到的田間雜草原始圖像。同時，使用直方圖均衡化的方法對圖像進行了增強，試驗中分別使用多級加權中值濾波和本文提出的自適應多級中值濾波器對田間雜草圖像進行了濾波處理。
由于改進的自適應多級中值濾波器在多級加權中值濾波器4個一維濾波窗口的基礎上，又增加3個不同大小尺寸的二維濾波掩膜，可以在不同的圖像區域選擇不同尺寸和形狀的窗口對圖像進行濾波，在去除噪聲的同時盡可能保留更多的細節特征，所以獲得了比較滿意的濾波效果。
參考文獻:
[1]毛文華，曹屏異，基于多特征的田間雜草識別方法.農業工程學報，2007,23(11):206一208
[2]陳麗君基于機器視覺的變量噴霧控制系統研究[D]沈陽:沈陽農業大學，2009
[3]黃濤數宇圖像的增強日」肇慶學院學報，2004,2s (2)
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