视觉导航中垄行多尺度分割算法

正确将垄行分割为“垄”和“沟”是单目视觉导航农业机械在垄间自主耕种的关键。虽然垄行的颜色、纹理随土壤和开沟方式的不同呈现出多样性,但垄行在图像中的尺度由近及远逐渐变小。基于垄行尺度上的这一特征,提出了垄行多尺度分割算法。该方法利用高斯差分金字塔结构构建垄行多尺度特征集,再根据不同尺度下垄行特征的分布情况,对多尺度特征集中的图像进行中心化、灰度值饱和化处理;最后,将每一张特征图像分段并分别进行加权求和运算得到垄沟特征图像从而将图像分割为“垄区”和“沟区”。利用40个垄行样本对本文算法进行分割实验,结果表明,所提算法能有效分割出不同尺度中的垄行,而且能有效抑制土壤的局部特征所产生的噪声。