針對(duì)溫室番茄智能化管理視覺(jué)信息穩(wěn)定獲取的需要研究了基于高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)的番茄植株圖像色彩矯正方法,以克服復(fù)雜自然光照條件對(duì)作業(yè)對(duì)象色彩穩(wěn)定呈現(xiàn)的客觀限制。鑒于溫室內(nèi)光照時(shí)空波動(dòng)和復(fù)雜背景輻射強(qiáng)度突變導(dǎo)致圖像色彩失真提出了融合多曝光強(qiáng)度圖像的攝像機(jī)輻射響應(yīng)模型標(biāo)定方法;分別提取曝光時(shí)間為0.01、0.05、0.08、0.10 ms的4幅圖像離散像素點(diǎn)的y通道亮度信息求解特定視場(chǎng)下像素點(diǎn)亮度與曝光度的函數(shù)關(guān)系在此基礎(chǔ)上以低曝光度圖像亮度為參考,估計(jì)攝像機(jī)全局視場(chǎng)的輻射強(qiáng)度;采用S曲線(xiàn)函數(shù)壓縮高動(dòng)態(tài)范圍圖像數(shù)據(jù),將視場(chǎng)輻射強(qiáng)度映射為圖像亮度,實(shí)現(xiàn)對(duì)低曝光圖像的色彩矯正重構(gòu);最后,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)對(duì)色彩矯正方法進(jìn)行驗(yàn)證,試驗(yàn)結(jié)果表明不同場(chǎng)景和時(shí)段的番茄植株圖像的灰度信息量、離散程度和清晰度均得到改善,圖像灰度信息熵、標(biāo)準(zhǔn)方差和平均梯度平均提高16.87%、9.81%和19.49%。本研究可為農(nóng)業(yè)復(fù)雜光照條件下作業(yè)對(duì)象圖像色彩信息的獲取研究提供參考。 

【文章來(lái)源】：農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(11)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)


本文編號(hào)：3445939