基于梯度下降和角点检测的玉米根茎定位导航线提取方法

针对玉米根茎图像信息,提出一种在拔节期后玉米大田环境下快速、精准提取导航基准线的新方法。首先利用2G-B-R和最大类间方差法分割图像,并利用形态学处理提高图像质量,对去噪图像像素按列累加获取垂直投影。传统峰值点法在寻找特征点时需要设定阈值,耗时长且伪特征点多,因此提出一种基于梯度下降的特征点寻找方法,利用某点沿梯度下降的方向求解极小值从而求得特征点。根据角点检测原理,利用特征点像素各个方向梯度变化不同剔除伪特征点,解决了传统算法异常点过多、错误剔除玉米根茎定位点等问题,最终采用随机采样一致算法拟合导航线。试验结果表明,与传统算法相比该算法能够很好的适应复杂环境,实时性强,即使在缺苗、杂草等情况下仍具有很强的鲁棒性,平均处理准确率为92.2%,处理一帧分辨率为1280像素×720像素的图像平均耗时为215.7ms,该算法为智能农业化机械在玉米田间行走提供了可靠的、实时的导航路径。