基于3种不同颜色空间的作物行提取方法比较研究  

Comparative study on crop row extraction methods based on three different color spaces

作　　者：张秀丽[1] 周湘铭 赵任重 陈永 周培林 Zhang Xiuli

机构地区：[1]河南农业大学机电工程学院,河南郑州450002

出　　处：《江苏农业科学》2023年第10期211-219,共9页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:52005167);河南省科技攻关计划(编号:222102110354)。

摘　　要：作物行检测是精准农业和自动导航的关键。为研究不同颜色空间作物行提取方法克服光照条件变化影响的性能,综合比较不同方法的优劣情况,选取归一化RGB颜色空间提取ExG分量方法(ExG分量法)、HSV颜色空间提取H分量方法(H分量法)、CIE-Lab颜色空间提取a分量方法(a分量法)3种方法,分别在阴天和晴天2种光照条件下进行了详细分析和比较。结果表明,ExG分量法和a分量法在阴天和晴天环境都具有可行性且基本能够满足实际需求;H分量法仅在阴天环境下具有可行性且基本能够满足实际需求,在晴天环境下无法完全准确分离作物和土壤。分析得出,阴天环境下综合比较优劣结果为a分量法>H分量法>ExG分量法,晴天环境下综合比较优劣结果为a分量法>ExG分量法。

关 键 词：RGB HSV CIE-Lab OTSU算法 作物行识别 机器视觉 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]