基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｂｕｄｐｏｉｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓｈａｒｄｔｏｄｅｔｅｃｔｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｕｎｅｖｅｎｔｈｉｃｋｎｅｓｓａｎｄｔｈｅｉｒｒｅｇｕｌａｒｓｈａｐｅｏｆｔｈｅｂｕｄ，ｔｈｅｓｋｅｌｅｔｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｖｉｎｅｓｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｏｆｇｒａｐｅｖｉｎｅｗａｓｃａｐｔｕｒｅｄｉｎｄｏｏｒ．Ｔｈｅｂｌｕｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄｆｏｒｔｈｅｉｍａｇｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｍｅａｎｆｉｌｔｅｒｗａｓｕｓｅｄｔｏｒｅｍｏｖｅｔｈｅｎｏｉｓｅ．
Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｗｉｒｅａｎｄｓｈａｄｏｗａｎｄｇｅｔｔｈｅｂｉｎａｒｙｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｇｒａｐｅｖｉｎｅ．ｈｅＴｎｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｅｔｈｉｎｎｉｎｇ，
第３０卷第４期
２０１３年４月
机
电
工
程
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０１３
ＪｏｕｒｎｌａｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃｌａＥｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ４５５１．２０１３．０４．０２８
二值图像中葡萄树枝的骨架，并对比分析了处理结果。研究结果表明，Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ细化算法能够较好地维持骨架的连通性、中心性，所提取的葡萄树枝骨架最贴近原形状，为进一步检测葡萄树枝的芽点奠定了基础。关键词：机器视觉；图像细化；葡萄树枝；骨架提取算法；Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ中图分类号：￥４９；ＴＰ２４２；ＴＰ２９；ＴＨ６９文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ４５５１（２０１３）０４ — ０５０１ — ４０
（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥ＆Ｍ，ＭｉｎｉｓｔｙｒｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ＆ＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１４，Ｃｈｉｎａ）
Ｚｈａｎｇｔｈｉｎｎｉｎｇ，Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄｔｈｉｎｎｉｎｇｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｓｋｅｌｅｔｏｎｏｆｖｉｎｅｓｂｉｎａｒｙｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｔｈｉｎｎｉｎｇｌｇａｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｏ
中。在室内环境下采集了葡萄树枝彩色图像，选择对比度较明显的Ｂ分量图像进行了预处理。通过均值滤波，消除了噪声；通过阈值分割，去除了铁丝和阴影，并获取了葡萄树枝二值图像。在此基础上，分别采用形态学细化、Ｚｈａｎｇ细化、Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ细化算法提取了
基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究串
贾挺猛，苟一，鲍官军，董茂，杨庆华
（浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部／浙江省重点实验室，浙江杭州３１００１４）
摘要：针对葡萄树枝上各个芽的粗细不均匀、形状不规则造成芽点位置难以检测的问题，将骨架提取方法应用到葡萄树特征检测

Ｓｋｅｌｅｔｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｇｒａｐｅｖｉｎｅｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ
ＪＩＡＴｉｎｇ — ｍｅｎｇ，ＸＵＮＹｉ，ＢＡＯＧｕａｎ－ｊＵＩ１，ＤＯＮＧＭａｏ，ＹＡＮＧＱｉｎｇ — ｈｕａ