基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究*

作者：贾挺猛，荀 一，鲍官军，董 茂，杨庆华* 日期：2013-07-05/span> 浏览：2963 查看PDF文档

基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究*

贾挺猛，荀  一，鲍官军，董  茂，杨庆华*
（浙江工业大学 特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室， 浙江 杭州 310014）

摘要： 针对葡萄树枝上各个芽的粗细不均匀、形状不规则造成芽点位置难以检测的问题，将骨架提取方法应用到葡萄树特征检测中。在室内环境下采集了葡萄树枝彩色图像，选择对比度较明显的B分量图像进行了预处理。通过均值滤波，消除了噪声；通过阈值分割，去除了铁丝和阴影，并获取了葡萄树枝二值图像。在此基础上，分别采用形态学细化、Zhang细化、Rosenfeld细化算法提取了二值图像中葡萄树枝的骨架，并对比分析了处理结果。研究结果表明，Rosenfeld细化算法能够较好地维持骨架的连通性、中心性，所提取的葡萄树枝骨架最贴近原形状，为进一步检测葡萄树枝的芽点奠定了基础。
关键词： 机器视觉； 图像细化； 葡萄树枝； 骨架提取算法； Rosenfeld
中图分类号： S49； TP242； TP29； TH69       文献标志码：A  文章编号：1001-4551（2013）04-0501-04

本文的文献著录格式：

贾挺猛，荀  一，鲍官军，董  茂，杨庆华.基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究[J].机电工程,2013,30(4):501-504.
JIA Ting meng， XUN Yi， BAO Guan jun， DONG Mao， YANG Qing hua.Skeleton extraction algorithm on grapevine based on machine vision[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2013,30(4):501-504.