一種基于Kinect傳感器的植株綠色特征識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種農(nóng)業(yè)噴霧植株檢測技術(shù)，尤其涉及一種基于Kinect傳感器的植 株綠色特征識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 彩色圖像是表征物體外觀狀態(tài)最直接的方式之一，在農(nóng)業(yè)噴霧植株檢測過程中， 對植株圖像進(jìn)行處理提取其特征，可以達(dá)到植株目標(biāo)的智能識別。目前基于數(shù)字圖像處理 的目標(biāo)植株檢測方法主要有顏色空間區(qū)分法、紋理特征分析法、形態(tài)特征分析法、小波分析 法、多種參數(shù)結(jié)合分析法以及特殊圖像分析法等?；趫D像的顏色空間區(qū)分法相對其它方 法的處理和分析過程較為簡單，但提取有效圖像特征的效果不及其它方法，因此，如何在保 持顏色特征的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的植株目標(biāo)識別，在農(nóng)業(yè)噴霧植株檢測過程中是一個 亟待解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明目的在于提供一種基于Kinect傳感器的植株綠色特征識別方法，該方法 可以在保持顏色特征的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的植株目標(biāo)識別。
[0004] 本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：
[0005] -種基于Kinect傳感器的植株綠色特征識別方法，包括步驟：
[0006] 步驟1，調(diào)用Kinect傳感器獲取彩色圖像，并保存RGB真彩圖的圖像數(shù)據(jù)；
[0007] 步驟2,將RGB真彩圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并進(jìn)行直方圖均衡化處理，進(jìn)而提取RGB色 彩值，然后進(jìn)行灰照片掩膜，將非綠色區(qū)域設(shè)置為灰色；該步驟能夠初步將綠色植株區(qū)域與 非綠色區(qū)域區(qū)分開。
[0008] 步驟3,對灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步閥值分割，像素元素值若在閥值范圍內(nèi)，則判別 為綠色植株部分，若在閥值范圍之外，則判別為非綠色區(qū)域，即去除背景的非綠色部分干 擾物，獲取綠色植株的圖像；該步驟能夠?qū)⒕G色植株從較復(fù)雜的色彩環(huán)境中完整的提取出 來；
[0009] 步驟4,將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，保持S、V值不變，查表限定H的綠 色閥值范圍，圖像顯示綠色植株區(qū)域的H分量圖像；該步驟便于后期的圖像處理以及植株 其它特征的獲取與分析，RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間的轉(zhuǎn)換公式為：
[0010] CN 105139408 A 說明書 2/5 頁
[0011] 其中r、g、b分別為RGB顏色空間中輸入的R、G、B顏色值，max、min分別為r、g、b 中的最大值和最小值，h、s、v分別表示HSV顏色空間中的色調(diào)、飽和度和亮度。
[0012] 進(jìn)一步，所述步驟1，調(diào)用Kinect傳感器獲取彩色圖像，該設(shè)備為微軟公布的 XB0X360體感周邊外設(shè)Kinect for Windows版本，其彩色攝像頭所獲取的彩色圖像默認(rèn)格 式為 VGA (640x480)。
[0013] 進(jìn)一步，所述步驟2,提取RGB綠色色彩值具體提取方法為：
[0014] 對所獲取圖像某像素點(diǎn)的R、G、B三個顏色分量進(jìn)行讀取，將三個分量值進(jìn)行兩兩 作差對比，比較得出其中綠色分量值明顯大于剩余其它兩個分量值，且差值遠(yuǎn)大于設(shè)定值， 則判別出該像素點(diǎn)的顏色為綠色；其中差值的設(shè)定值根據(jù)實(shí)際應(yīng)用所需要的綠色色彩的范 圍進(jìn)行確定。
[0015] 進(jìn)一步，所述步驟3,對灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步閥值分割的具體過程為：循環(huán)讀取圖 像的各像素元素，利用如下判別公式進(jìn)行閥值分割，分割結(jié)果即為綠色植株圖像區(qū)域，其 中，I (i，j)為圖像的像素元素，T為分割閥值：
[0016]
[0017] 進(jìn)一步，選取分割閥值T = 100。
[0018] 本發(fā)明的有益效果在于：一種基于Kinect傳感器的植株綠色特征識別方法，首先 調(diào)用Kinect傳感器獲取彩色圖像，并保存RGB圖像數(shù)據(jù)，然后對所獲取的RGB真彩圖進(jìn)行 灰度處理，提取RGB色彩值，再對灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步閥值分割，去除背景，獲取綠色植株 的圖像，最后將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，顯示綠色植株區(qū)域的H分量圖像，能夠 在保持顏色特征的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的植株目標(biāo)識別。
[0019] 本發(fā)明的尤其是針對綠色植株圖像，所采用的分割閥值的選取和HSV顏色空間的 轉(zhuǎn)換公式能夠精確快速配合實(shí)現(xiàn)綠色植株目標(biāo)識別。
【附圖說明】
[0020] 圖1是本發(fā)明一種基于Kinect傳感器的植株綠色特征識別方法的流程圖；
[0021] 圖2是本發(fā)明中Kinect傳感器獲取的原始RGB真彩圖像；
[0022] 圖3是本發(fā)明中對所獲取的RGB真彩圖進(jìn)行灰度處理，提取RGB色彩值后對應(yīng)的 綠色植株圖像；
[0023] 圖4是本發(fā)明中對灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步閥值分割，去除背景，獲取的綠色植株圖 像；
[0024] 圖5是本發(fā)明中將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，顯示的綠色植株區(qū)域的H 分量圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0025] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)介紹。以下實(shí)施 例用于說明本發(fā)明的方法，但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[0026] 本發(fā)明一種基于Kinect傳感器的植株綠色特征識別方法的設(shè)計思路是：首先通 過MTLAB軟件調(diào)用Kinect傳感器獲取彩色圖像，并保存RGB真彩圖的圖像數(shù)據(jù)，然后對所 獲取的RGB真彩圖進(jìn)行灰度處理，提取RGB色彩值，再對灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步閥值分割，去 除背景，獲取綠色植株的圖像，最后將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，顯示綠色植株區(qū) 域的H分量圖像。
[0027] 具體如圖1所示，該方法包括以下步驟：
[0028] 步驟1，通過MATLAB軟件調(diào)用Kinect傳感器獲取彩色圖像，并保存RGB真彩圖的 圖像數(shù)據(jù)；
[0029] 步驟2,對所獲取的RGB真彩圖進(jìn)行灰度處理，提取RGB色彩值；
[0030] 步驟3,對灰度圖像進(jìn)行進(jìn)一步閥值分割，像素元素值若在閥值范圍內(nèi)，則判別為 綠色植株部分，若在閥值范圍之外，則判別為非綠色區(qū)域，即去除背景的非綠色部分干擾 物，獲取綠色植株的圖像，將綠色植株從較復(fù)雜的色彩環(huán)境中完整的提取出來；
[0031] 步驟4,將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，顯示綠色植株區(qū)域的H分量圖像。
[0032] 參照圖2所示，給出了圖1中步驟1，通過MATLAB軟件調(diào)用Kinect傳感器獲取彩色 圖像，并保存RGB圖像數(shù)據(jù)的圖像。其中Kinect傳感器為微軟公布的XB0X360體感周邊外 設(shè)Kinect for Windows版本，其彩色攝像頭所獲取的彩色圖像默認(rèn)格式為VGA(640x480)。 從圖像中可以清晰分辨出綠色植株以及背景、干擾物等，像素滿足圖像處理的要求。
[0033] 參照圖3所示，給出了圖1中步驟2,對所獲取的RGB真