劉光遠(yuǎn)，周鳴川

自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)中的秧苗識(shí)別

劉光遠(yuǎn)，周鳴川

（浙江大學(xué) 生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310058）

在秧苗自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)的研發(fā)中，秧苗識(shí)別是一個(gè)關(guān)鍵問題。它涉及采用何種有效濾波算法對(duì)秧苗的數(shù)字圖像進(jìn)行處理，以及提取秧苗特征進(jìn)行識(shí)別的算法問題。本研究對(duì)秧苗特征進(jìn)行了分析，在對(duì)秧苗的數(shù)字圖像進(jìn)行去噪濾波的基礎(chǔ)上討論了秧苗特征的可識(shí)別性，并根據(jù)秧苗特征與環(huán)境特征的差異，提出了以秧苗的顏色特征作為識(shí)別特征進(jìn)行識(shí)別處理的思路，試驗(yàn)證明可以取得較好的效果。

秧苗識(shí)別；圖像處理；特征識(shí)別

秧苗自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)的澆灌模式與傳統(tǒng)的自動(dòng)化澆灌模式不同。傳統(tǒng)的自動(dòng)化澆灌模式是在指定區(qū)域進(jìn)行澆灌，以保證能對(duì)該區(qū)域均勻澆水。而定點(diǎn)澆灌模式則是指在特定區(qū)域內(nèi)有選擇地澆水，即在有秧苗的位置澆水。很顯然，定點(diǎn)澆灌模式可以更有效地節(jié)約水資源；此外，采用了圖像識(shí)別技術(shù)的秧苗自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)則還可大幅提高澆灌的效率與自動(dòng)化程度。

在秧苗自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)中，關(guān)鍵問題是對(duì)秧苗的快速準(zhǔn)確識(shí)別。對(duì)秧苗的圖像信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理，就必然會(huì)涉及圖像噪聲處理、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的算法問題。秧苗圖像與一般的用常規(guī)手段獲取的圖像一樣有高斯、椒鹽等噪聲，會(huì)影響秧苗識(shí)別。線性濾波對(duì)于濾除高斯噪聲很有效，但對(duì)椒鹽噪聲的濾除效果很差。張明源等［1］提出了一種中值濾波的改進(jìn)算法，對(duì)椒鹽噪聲具有更好的濾波性能。尹星云等［2］研究了彩色圖像形態(tài)學(xué)濾波，提出了一種面向RGB顏色空間的距離和字典序相結(jié)合的顏色向量序，給出了基于所定義像素序?qū)崿F(xiàn)的彩色圖像形態(tài)學(xué)膨脹、腐蝕、開和閉算子，濾波性能很好。

圖像在經(jīng)過濾波預(yù)處理后，需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。圖像目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的常用算法有背景差分法、光流場(chǎng)法、幀差法和特征識(shí)別法等。胡彪等［3］提出了基于背景差法的改進(jìn)算法。該算法對(duì)背景差法中的背景建模與閾值選取進(jìn)行了優(yōu)化，解決了場(chǎng)景中存在運(yùn)動(dòng)物體時(shí)背景的初始化問題，能夠快速有效地進(jìn)行背景自動(dòng)更新。程磊［4］和楊東勇等［5］分別討論了有效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法。通過引入形態(tài)學(xué)算子，過濾背景干擾物，提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。本文在上述研究的基礎(chǔ)上，為自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一套秧苗識(shí)別方法，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 基本流程

秧苗識(shí)別的基本流程是：視頻采集獲得秧苗的數(shù)字圖像，選擇算法去噪、消除圖像干擾，圖像識(shí)別檢測(cè)獲得目標(biāo)，圖像處理定位獲得秧苗位置（從而可以實(shí)施澆灌）。

圖1是視頻采集獲得的秧苗數(shù)字圖像。對(duì)該圖像增強(qiáng)處理選擇去噪的方法時(shí)，要權(quán)衡所需區(qū)域的部分是否會(huì)因去噪而變得不明顯甚至與噪聲一起被抹去；去噪的實(shí)時(shí)性和魯棒性 （穩(wěn)定性）；所能去掉的噪聲類型。

最常用的去噪方式是濾波。濾波是將圖像信號(hào)中特定的波段頻率信號(hào)濾除的操作，從而有效抑制和防止干擾。濾波方式主要有兩種---線性和非線性濾波。但由于線性濾波對(duì)大部分噪聲的處理效果不理想，因此非線性濾波算法的研究目前居于主流。

2 濾波

為了有效去除噪音，本項(xiàng)目采用組合濾波算法，即順序使用兩種濾波方式---中值濾波與形態(tài)學(xué)濾波。中值濾波是用一定區(qū)域內(nèi)的中間值代替該值，能有效地消除椒鹽噪聲。在一定的條件下，中值濾波能有效克服線性濾波帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊的缺點(diǎn).是一種優(yōu)化的保持邊緣、濾除脈沖干擾的濾波器。而從數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)發(fā)展起來的形態(tài)學(xué)濾波為新型非線性濾波方法，由于其具有并行快速實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)而日益得到重視與廣泛應(yīng)用。形態(tài)學(xué)濾波的主要作用是增強(qiáng)圖像，如可以通過膨脹運(yùn)算實(shí)現(xiàn)塊的增大，這樣能將因第一道濾波而變小的塊變大。對(duì)圖1的秧苗數(shù)字圖像進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算后，結(jié)果如圖2所示。從中可以看出，最遠(yuǎn)處的小塊植株增強(qiáng)非常明顯。

圖1 秧苗的數(shù)字圖像

圖2 膨脹運(yùn)算的效果

3 識(shí)別

因?yàn)樾枰獙?shí)施定點(diǎn)澆灌，故需要?jiǎng)討B(tài)識(shí)別秧苗的位置。動(dòng)態(tài)識(shí)別常用的方法主要有兩種方式---背景差分法與特征識(shí)別法。背景差分法適合攝像頭靜止時(shí)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。而本研究的對(duì)象正好相反，秧苗靜止，攝像頭運(yùn)動(dòng)。因此相對(duì)而言也可看成秧苗運(yùn)動(dòng)。攝像頭靜止，即可以用背景差分法對(duì)秧苗進(jìn)行有效識(shí)別。特征識(shí)別法是通過目標(biāo)有別于背景的固有特征進(jìn)行識(shí)別。如果目標(biāo)具有與背景明顯差異的特征，則特征識(shí)別法會(huì)很有效。

本項(xiàng)目中，秧苗跟背景 （土地等） 的特征差別最大處在顏色，故采取識(shí)別顏色特征的方式，將綠色的秧苗與黃 （黑） 色的土壤、灰色的地面分離開來，以達(dá)到識(shí)別秧苗的目的，如張志斌等［6］所采用的識(shí)別方法。

目前，識(shí)別綠色的方式主要有以下2種。

3.1 超綠分割

由于土壤背景的顏色與農(nóng)作物秧苗的顏色有明顯的色差，因此秧苗的RGB圖像可以進(jìn)行超綠特征的2G-R-B圖像分割。計(jì)算公式：

Exg（x，y）=2×G（x，y）-R（x，y）-B（x，y）。

但是這種識(shí)別方式受亮度等因素影響較大，且在速度方面并無明顯優(yōu)勢(shì)。

3.2 顏色空間變換

RGB顏色空間是與顯示系統(tǒng)相關(guān)的顏色空間，為了更好地分割，可以將RGB變換得到其他顏色空間，如HSI空間。故將RGB圖像先轉(zhuǎn)換成HSI圖像，取35≤H≤75，40≤S≤255（此區(qū)域即綠色），并按這個(gè)條件做二值化處理，結(jié)果如圖3所示，可以看出效果很好。

圖3 HSI/V/L空間下的顏色識(shí)別

4 小結(jié)

本研究就秧苗自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)所涉及的秧苗識(shí)別問題進(jìn)行了分析討論。通過采用組合濾波算法，順序使用中值濾波與形態(tài)學(xué)濾波，有效地消除了噪聲；并以秧苗的顏色特征作為識(shí)別主要特征，采用顏色空間變換，獲得了很好的識(shí)別效果。

［1］ 張明源，王宏力，鄭佳華，等.改進(jìn)型中值濾波器在圖像去噪中的應(yīng)用 ［J］.兵工自動(dòng)化，2007，26（8）：45-47.

［2］ 尹星云，王峻.彩色圖像形態(tài)學(xué)的研究及其應(yīng)用 ［J］.計(jì)算機(jī)工程，2008，34（17）：271-273.

［3］ 胡彪，龔曉峰.基于改進(jìn)背景差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) ［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2010（17）：3841-3844.

［4］ 程磊.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法研究 ［J］.電腦知識(shí)與技術(shù)：學(xué)術(shù)交流，2010，6（3）：1684-1685.

［5］ 楊東勇，馮形松.采用形態(tài)學(xué)算子的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法研究及實(shí)現(xiàn) ［J］.浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，38（2）：149-154.

［6］ 張志斌，羅錫文，臧英，等.基于顏色特征的綠色作物圖像分割算法 ［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（7）：183-189.

（責(zé)任編輯：高 峻）

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0528-9017（2014）12-0000-00

文獻(xiàn)著錄格式：劉光遠(yuǎn).自動(dòng)定點(diǎn)澆灌系統(tǒng)中的秧苗識(shí)別 ［J］.浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014（12）：0-0.

收稿日期：2014-08-15

作者簡(jiǎn)介：劉光遠(yuǎn) （1992-），男，浙江杭州人。研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)自動(dòng)化中的機(jī)器視覺。E-mai1：Boxer1992@qq.com。