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申请/专利权人：安徽农业大学

摘要：本发明适用于图像处理及人工智能领域，提供一种面向农作机器人的田间面向农作机器人的田间玉米植株轮廓提取方法及系统，所述方法包括：获取玉米植株原始图像中玉米植株的叶片部分图像和根部部分图像；分别对叶片部分图像和根部部分图像进行去噪处理；利用Forstner算法提取叶片特征点和根部特征点，并利用Brief算法描述叶片特征点和根部特征点的信息；根据叶片特征点和根部特征点的信息，将去噪处理后的叶片部分图像和去噪处理后的根部部分图像进行拼合，确定玉米植株的拼合图像；提取拼合图像中玉米植株轮廓。本方案通过将玉米植株的叶片部分图像和根部部分图像分开处理，然后拼合后再提取轮廓，避免颜色不一致而导致轮廓丢失，保障玉米植株轮廓的完整性。

主权项：1.一种面向农作机器人的田间玉米植株轮廓提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取玉米植株原始图像中玉米植株的叶片部分图像和根部部分图像；分别对所述叶片部分图像和所述根部部分图像进行去噪处理；利用Forstner算法提取去噪处理后的叶片部分图像中的叶片特征点和去噪处理后的根部部分图像中的根部特征点，并用Brief算法描述所述叶片特征点和所述根部特征点的特征点信息；根据所述叶片特征点和所述根部特征点的特征点信息，将去噪处理后的叶片部分图像和去噪处理后的根部部分图像进行拼合，确定玉米植株的拼合图像；提取所述拼合图像中玉米植株轮廓；获取玉米植株原始图像中玉米植株的叶片部分图像，包括：通过HSV颜色模型确定玉米植株的叶片部分图像；所述根部部分图像中包括与所述叶片部分图像部分重叠的图像；获取玉米植株原始图像中玉米植株的根部部分图像，包括：通过RGB通道分离获取玉米植株原始图像中红色单通道下的图像；根据红色单通道下的图像中各像素点的像素值和预设的像素阈值，确定玉米植株的所述根部部分图像；分别对所述叶片部分图像和所述根部部分图像进行去噪处理，包括：对所述叶片部分图像和所述根部部分图像进行灰度化处理；对灰度化处理后的叶片部分图像和灰度化处理后的根部部分图像进行最大连通区域过滤处理；根据连通区域的大小，确定只包括最大连通区域叶片的叶片部分图像和只包括最大连通区域根部的根部部分图像；根据所述叶片特征点和所述根部特征点，将去噪处理后的叶片部分图像和去噪处理后的根部部分图像进行拼合，确定玉米植株的拼合图像，包括：将叶片部分图像中的叶片特征点与根部部分图像中的根部特征点进行匹配；筛选指定数量的特征点匹配信息；根据筛选得到的特征点匹配信息，计算全局单应性矩阵；根据所述全局单应性矩阵，将所述根部部分图像投影到所述叶片部分图像中，确定玉米植株的拼合图像。

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