本文關(guān)鍵詞：蘋(píng)果采摘機(jī)器人夜間圖像邊緣保持的Retinex增強(qiáng)算法

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【摘要】：為了提高采摘機(jī)器人的適用性和工作效率,保證成熟蘋(píng)果果實(shí)的及時(shí)采摘,需要機(jī)器人具有夜間連續(xù)識(shí)別、采摘作業(yè)的能力。針對(duì)夜間蘋(píng)果圖像的特點(diǎn),該文提出一種基于引導(dǎo)濾波的具有邊緣保持特性的Retinex圖像增強(qiáng)算法。利用顏色特征分量采用具有邊緣保持功能的引導(dǎo)濾波來(lái)估計(jì)出照度分量;進(jìn)而利用單尺度Retinex算法對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)變換獲得僅包含物體本身特性的反射分量圖像;分別對(duì)照度分量和反射分量圖像增強(qiáng)后,再合成為新的夜間蘋(píng)果的增強(qiáng)圖像。文中選取30幅熒光燈輔助照明下采集到的夜間蘋(píng)果圖像進(jìn)行試驗(yàn)的結(jié)果顯示,該文增強(qiáng)算法處理后的30幅圖像的平均灰度值,分別比原始圖像、直方圖均衡算法、同態(tài)濾波算法和雙邊濾波Retinex算法處理后的圖像平均提高230.34%、251.16%、14.56%、7.75%,標(biāo)準(zhǔn)差平均提高36.90%、-23.95%、53.37%、28.00%,信息熵平均提高65.88%、99.68%、66.85%、17.53%,平均梯度提高161.70%、64.71%、139.89%、17.70%。且該文算法較雙邊濾波Retinex方法的運(yùn)行時(shí)間平均減少74.56%。表明該文算法在夜間圖像增強(qiáng)效果和運(yùn)行時(shí)間效率上有明顯的提高,為后續(xù)夜間圖像的分割和目標(biāo)識(shí)別提供了保障。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;機(jī)械工業(yè)設(shè)施農(nóng)業(yè)測(cè)控技術(shù)與裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器人 算法 水果 夜間蘋(píng)果圖像 Retinex 圖像增強(qiáng) 引導(dǎo)濾波
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31571571,61203014) 教育部高等學(xué)校博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20133227110024) 江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242
【正文快照】： 姬偉,呂興琴,趙德安,賈偉寬,丁世宏.蘋(píng)果采摘機(jī)器人夜間圖像邊緣保持的Retinex增強(qiáng)算法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(6):189-196.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.06.026 http://www.tcsae.orgJi Wei,LüXingqin,Zhao Dean,Jia Weikuan,Ding Shihong.Edge-preserving Retinex

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1125024