[发明专利]基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法

权利要求书

1.基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法，其特征在于，包括步骤：

(1)在收获机上固定安装相机，调整相机角度，使相机能够拍摄收获机侧面茎秆作物图像；对相机进行标定，获取相机的比例因子SCALE；相机实时获取收获机侧面原始茎秆作物图像序列；在原始茎秆作物图像序列的第一帧图像中设置第一目标区域ROI1，所述第一目标区域中包括茎秆作物顶部与背景的边界；

(2)当前时刻n的原始茎秆作物图像为Pic_org(n)；在Pic_org(n)中第一目标区域ROI1(n)内获取茎秆作物前景区域；

(3)确定当前时刻茎秆作物粗略像素高度y_roi(n)，并以y_roi(n)为高度中线确定Pic_org(n)中第二目标区域ROI2(n)；所述第二目标区域ROI2(n)的高度为固定值height_slide，宽度为原始茎秆作物图像的宽度；

(4)对第二目标区域ROI2(n)进行图像增强，并进行二值化，得到二值化的图像区域ROI2(n)′；

(5)对ROI2(n)′进行边界直线检测，得到边界直线的像素高度均值y_h(n)；如果n＝1，跳转至步骤(2)；否则，检测|y_h(n)-y_h(n-1)|T_h是否成立，如果成立，则y_h(n)为当前时刻的茎秆作物像素高度，跳转至步骤(7)计算茎秆作物的实际高度；如果不成立，执行步骤(6)重新计算茎秆作物像素高度y_h(n)；

(6)在二值化的图像区域ROI2(n)′中，采集一组前景与背景的边界点，计算边界点的高度均值作为茎秆作物像素高度y_h(n)；

(7)由y_h(n)计算茎秆作物在原始图像上的像素高度：

y_real(n)＝H_src-(y_roi(n)+y_h(n)-height_slide/2)

其中，H_src为原始茎秆作物图像的高度，height_slide为第二目标区域ROI2(n)的高度；

当前时刻茎秆作物的实际高度H(n)为：H(n)＝SCALE*y_real(n)。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法，其特征在于，所述步骤(2)中在ROI1(n)内获取茎秆作物前景区域，包括以下步骤：

对ROI1(n)内的每个像素(x,y)，在R-G-B颜色空间中做像素值转换：

其中f(x,y)为原始茎秆作物图像Pic_org(n)中ROI1(n)内像素点(x,y)处的R-G-B颜色空间像素值，f(x,y)_B为(x,y)处B通道的值，f(x,y)_R为(x,y)处R通道的值，f(x,y)_G为(x,y)处G通道的值，T₁、T₂为自设定的阈值；g(x,y)为转换后(x,y)处的R-G-B颜色空间像素值，g(x,y)_R、g(x,y)_G、g(x,y)_B分别为(x,y)处转换后的R、G、B通道的值；

像素值转换后，ROI1(n)区域内R、G、B通道的值均为0的像素点为背景，其余像素为前景。