基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法

为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题, 以玉米雄穗为例, 提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法。 作物生长图像是由背景和器官两大元素组成, 在图像特征空间则表现为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵之和。 利用低秩矩阵恢复算法求解代表器官的稀疏矩阵。 为了保证恢复时背景是低秩的, 利用作物生长历史数据, 学习最佳的转换矩阵。 最后, 利用动态阈值分割以及色度鄄亮度查找表完成器官的准确提取。实验结果表明, 该方法取得了93. 9%的最高性能值和2. 86%的最低标准差, 在多品种、 实际农田复杂环境下能获得更好的提取结果。