机器视觉的林间道路
1本文在深入分析了林间导航环境复杂性的基础上，选择C++作为开发语言，利用OpenCV视觉库以及Visual Studio 2010软件平台对林间道路导航基准线进行提取，经过图像分析与预处理、主干区域提取、特征点提取、最小二乘法导航基准线生成等步骤实现对林间道路导航线的提取工作。经过大量实验测试，使用的基于OpenCV的林间道路导航线提取方法准确率为67%，每幅图像的平均处理时间为0.12s，较为良好的实现对林间道路导航线的提取，从而为农林机器人的自主导航提供技术支持。
目 录
Abstract 1
Key words 1
引言 1
1 绪论 2
1．1 课题研究背景和意义 2
1．2 国内外研究现状 2
1．3 主要研究内容 3
2 林间道路导航线提取中的OpenCV应用 4
2．1 OpenCV库介绍 4
2．2 OpenCV基本结构 4
2．3 OpenCV在林间道路导航线提取中的应用 5
3 基于OpenCV的林间道路导航线提取方法 5
3．1 图像分析与预处理 5
3.1.1 图像分类 6
3.1.2 图像二值化 6
3.1.3 小面积去噪 7
3．2 主干区域提取 8
3.2.1 水平积分提取主干区域 8
3.2.2 垂直积分修正主干区域 9
3．3 特征点提取 12
3.3.1 特征点提取流程 12
3.3.2 特征点提取算法 12
3．4 导航基准线生成 14
3.4.1 最小二乘法 14
3.4.2 导航基准线提取 15
4 实验结果分析 16
4．1 实验环境 16
4．2 实验过程与结果 16
4．3 讨论 19
5 总结与展望 19
5．1 总结 19
5．2 展望 20
致谢 20
参考文献 20
基于机 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
器视觉的林间道路导航基准线提取算法研究
计算机科学与技术专业学生 徐慧
指导教师 朱淑鑫
The Research Based on Machine Vision to
Generate Navigation Directrix in Forestry
Student majoring in Computer Science and Technology XU Hui
Tutor ZHU Shuxin
Abstract：This paper analyzes the complexity of the forest navigation environment, choose C++ as the development language, useing OpenCV vision library and Visual Studio 2010 software platform to extract the forest road navigation directrix, through the image analysis and preprocessing, the backbone area extraction, feature point extraction, least squares navigation directrix generation step towards the extraction work on the forest road navigation directrix. After a large number of experiments and testing, the accuracy of the forest road navigation line extraction method based on OpenCV is 67%, the average processing time of each image is 0.12 s, relatively good implementation of forest road navigation directrix, which provide the technical support for agriculture, forestry and robot autonomous navigation.
Key words: OpenCV；C++；the navigation directrix；least square method
引言 伴随着以信息技术为核心的现代农林业的兴起，农业机器人的研究得到了广泛的关注，而如何实现机器的自主导航是目前农业机器人领域的研究热点之一。视觉导航技术凭借其获取信息完整、探测信息范围广等优势，成为目前国内外机器人导航方式的热门应用，其技术的关键环节在于，通过图像处理技术从而准确可靠地提取导航基准线。然而，由于在复杂的农林环境中，受树木空间排列随机，光线强弱变化大，大小、生长形态各异，背景多元叠加等因素的影响，极大增加了准确快速地生成林间导航基准线的技术难度。而且，目前该方面的研究多数针对于农田中的行播作物，因其具有明显的垄沟特点，为视觉系统提供了良好的识别依据，而林间道路则不具备这样明显的特点，这给林间道路导航线的提取带来了很大的不便。本文在基于对已知农林环境特征的初步了解和认识，选择成行的果树林图像作为研究对象，通过对二值化处理、水平垂直积分法、最小二乘法等技术和算法的学习研究，了解图像处理、计算机视觉等相关领域的最新研究成果，为利用图像识别与处理技术为农林树行间道路导航线的提取进行了有益尝试。
1 绪论
1．1 课题研究背景和意义
中国是农业大国，而农林业的发展是我国农业发展的一个重要组成部分，其中果品的生产在国民生产生活中占据重要地位。近10年以来，果品的消费需求保持年增5%以上的发展速度，这对果品的产量和质量都提出了新的要求，但是因其自动化程度较低，在其生产作业中存在着诸多问题，如现有的果园作业大多以人工现场操作为主，劳动强度大、效率低；因果树枝条低矮使手扶、四轮等机械的通过性不好，严重影响了作业机使用效率和范围；种植园地势不尽相同，如丘陵地形、山地地势等，作业机的通用性受到了严重限制等。
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Abstract 1
Key words 1
引言 1
1 绪论 2
1．1 课题研究背景和意义 2
1．2 国内外研究现状 2
1．3 主要研究内容 3
2 林间道路导航线提取中的OpenCV应用 4
2．1 OpenCV库介绍 4
2．2 OpenCV基本结构 4
2．3 OpenCV在林间道路导航线提取中的应用 5
3 基于OpenCV的林间道路导航线提取方法 5
3．1 图像分析与预处理 5
3.1.1 图像分类 6
3.1.2 图像二值化 6
3.1.3 小面积去噪 7
3．2 主干区域提取 8
3.2.1 水平积分提取主干区域 8
3.2.2 垂直积分修正主干区域 9
3．3 特征点提取 12
3.3.1 特征点提取流程 12
3.3.2 特征点提取算法 12
3．4 导航基准线生成 14
3.4.1 最小二乘法 14
3.4.2 导航基准线提取 15
4 实验结果分析 16
4．1 实验环境 16
4．2 实验过程与结果 16
4．3 讨论 19
5 总结与展望 19
5．1 总结 19
5．2 展望 20
致谢 20
参考文献 20
基于机 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
器视觉的林间道路导航基准线提取算法研究
计算机科学与技术专业学生 徐慧
指导教师 朱淑鑫
The Research Based on Machine Vision to
Generate Navigation Directrix in Forestry
Student majoring in Computer Science and Technology XU Hui
Tutor ZHU Shuxin
Abstract：This paper analyzes the complexity of the forest navigation environment, choose C++ as the development language, useing OpenCV vision library and Visual Studio 2010 software platform to extract the forest road navigation directrix, through the image analysis and preprocessing, the backbone area extraction, feature point extraction, least squares navigation directrix generation step towards the extraction work on the forest road navigation directrix. After a large number of experiments and testing, the accuracy of the forest road navigation line extraction method based on OpenCV is 67%, the average processing time of each image is 0.12 s, relatively good implementation of forest road navigation directrix, which provide the technical support for agriculture, forestry and robot autonomous navigation.
Key words: OpenCV；C++；the navigation directrix；least square method
引言 伴随着以信息技术为核心的现代农林业的兴起，农业机器人的研究得到了广泛的关注，而如何实现机器的自主导航是目前农业机器人领域的研究热点之一。视觉导航技术凭借其获取信息完整、探测信息范围广等优势，成为目前国内外机器人导航方式的热门应用，其技术的关键环节在于，通过图像处理技术从而准确可靠地提取导航基准线。然而，由于在复杂的农林环境中，受树木空间排列随机，光线强弱变化大，大小、生长形态各异，背景多元叠加等因素的影响，极大增加了准确快速地生成林间导航基准线的技术难度。而且，目前该方面的研究多数针对于农田中的行播作物，因其具有明显的垄沟特点，为视觉系统提供了良好的识别依据，而林间道路则不具备这样明显的特点，这给林间道路导航线的提取带来了很大的不便。本文在基于对已知农林环境特征的初步了解和认识，选择成行的果树林图像作为研究对象，通过对二值化处理、水平垂直积分法、最小二乘法等技术和算法的学习研究，了解图像处理、计算机视觉等相关领域的最新研究成果，为利用图像识别与处理技术为农林树行间道路导航线的提取进行了有益尝试。
1 绪论
1．1 课题研究背景和意义
中国是农业大国，而农林业的发展是我国农业发展的一个重要组成部分，其中果品的生产在国民生产生活中占据重要地位。近10年以来，果品的消费需求保持年增5%以上的发展速度，这对果品的产量和质量都提出了新的要求，但是因其自动化程度较低，在其生产作业中存在着诸多问题，如现有的果园作业大多以人工现场操作为主，劳动强度大、效率低；因果树枝条低矮使手扶、四轮等机械的通过性不好，严重影响了作业机使用效率和范围；种植园地势不尽相同，如丘陵地形、山地地势等，作业机的通用性受到了严重限制等。
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