基于深度图像的蔬果形状特征提取  

Extraction Method of Shape Feature for Vegetables Based on Depth Image

作　　者：李长勇[1] 曹其新[1] 

机构地区：[1]上海交通大学机器人研究所,上海200240

出　　处：《农业机械学报》2012年第S1期242-245,共4页Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA100906)

摘　　要：针对蔬果二维投影图像含形状信息量少而影响蔬果分级精度的问题,提出一种基于深度图像的蔬果形状特征描述方法,以番茄形状特征提取为例,对该方法进行了探讨。首先利用彩色图像信息将番茄从背景中分割出;其次通过三维机器视觉测量设备获取番茄的点云数据,并对待检测番茄的点云数据深度进行归一化处理;然后通过关联被分割出的番茄区域信息与深度信息得到了番茄的深度图,并对该深度图进行极坐标采样。通过在笛卡尔直角坐标下对采样结果进行傅里叶变换,获得了基于深度图像的通用傅里叶形状描述子,该描述子不仅能有效地描述番茄在深度和横向上的形状特征,同时还具有平移、旋转和缩放的不变性。将基于深度图的通用傅里叶描述子和基于一般二维投影图像的通用傅里叶描述子先后用于番茄的分级实验中,结果表明前者平均分级精度达到92%,精度高于后者。针对蔬果二维投影图像含形状信息量少而影响蔬果分级精度的问题,提出一种基于深度图像的蔬果形状特征描述方法,以番茄形状特征提取为例,对该方法进行了探讨。首先利用彩色图像信息将番茄从背景中分割出;其次通过三维机器视觉测量设备获取番茄的点云数据,并对待检测番茄的点云数据深度进行归一化处理;然后通过关联被分割出的番茄区域信息与深度信息得到了番茄的深度图,并对该深度图进行极坐标采样。通过在笛卡尔直角坐标下对采样结果进行傅里叶变换,获得了基于深度图像的通用傅里叶形状描述子,该描述子不仅能有效地描述番茄在深度和横向上的形状特征,同时还具有平移、旋转和缩放的不变性。将基于深度图的通用傅里叶描述子和基于一般二维投影图像的通用傅里叶描述子先后用于番茄的分级实验中,结果表明前者平均分级精度达到92%,精度高于后者。

关 键 词：番茄 机器视觉 特征提取 形状 深度图 傅里叶变换 

分 类 号：S22[农业科学—农业机械化工程]