【摘 要】
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稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理。同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测
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稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理。同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测的准确性。在此基础上,结合卡尔曼滤波算法、基于投影法的边界线位置预测方法,通过两次动态感兴趣区域选取的方
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