基于机器视觉的玉米雄穗识别算法

为了根据田间图像自动判断玉米抽雄期,提出了1种玉米雄穗分割方法。首先将红绿蓝(RGB)图像转换到YCb Cr空间,对Cb、Cr分量图进行增强处理;再利用训练好的Fisher分类器对每个像素的Cb、Cr值进行分类,初步分割出玉米雄穗;然后利用颜色指数超蓝因子(Ex B)对RGB图像进行灰度化处理,利用改进的Kmeans聚类对灰度图像进行聚类;最后结合Fisher分类结果和聚类结果确定玉米雄穗像素。实验结果表明采用该文方法识别玉米雄穗,正常环境下的错分率和查全率分别为0.177%和0.831%,干旱环境下的错分率和查全率分别为0.141%和0.811%,该文方法对玉米生长环境具有很好的鲁棒性。