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申请/专利权人：浙江理工大学

摘要：本发明涉及图像处理算法领域。技术方案是：一种基于机器视觉的名优茶采摘点位置信息获取方法，包括以下步骤：1从茶园获取茶叶图片，用3╳3的卷积核对茶叶图片进行高斯滤波除噪：2对于图像获取的每一个嫩芽分别设置各自的ROI；3将RGB色彩空间下的ROI转换到HSV色彩空间，提取嫩芽及其生长点枝条的特征；4用Otsu算法对提取的嫩芽及枝条区域进行二次二值化分割；5采用改进的Zhang细化算法对上步二值化图片进行细化，提取其骨架；6以Shi‑Tomasi算法搜索嫩芽和树枝的分叉点作为对细化的骨架检测的特征角点；7将轮廓最低点和角点拟合成直线段。该方法可提高茶叶嫩芽采摘点定位的精度和效率。

主权项：1.一种基于机器视觉的名优茶采摘点位置信息获取方法，依次包括以下步骤：第1步：从茶园获取的茶叶图片，用3╳3的卷积核对茶叶图片进行高斯滤波除噪：第2步：为了减少与采摘点无关因素的影响和图像处理的像素数，提高图像处理的实时性，对于图像获取的每一个嫩芽分别设置各自的ROI，在进行采摘点识别时，只以该区域为目标对象；第3步：将RGB色彩空间下的感兴趣区域转换到HSV色彩空间，提取嫩芽及其生长点枝条的特征；第4步：用Otsu算法对提取的嫩芽及枝条区域进行二次二值化分割；第5步：采用改进的Zhang细化算法对上步二值化图片进行细化，提取其骨架，以保留原特征并生成单像素骨架；第6步：以Shi-Tomasi算法搜索嫩芽和树枝的分叉点作为对细化的骨架检测的特征角点；第7步：将轮廓最低点和角点拟合成直线段，取中心点为采摘点，其坐标为： 式中：u,v表示采摘点的横坐标、纵坐标；x0,y0表示轮廓最低点的横、纵坐标；x′,y′表示Shi-Tomasi算法检测出的特征角点横、纵坐标；所述第1步中，在RGB模型下先获取其图片的G-B分量图，再采用Otsu算法对茶叶嫩芽进行初次分割，然后对其进行腐蚀形态学操作，以滤去因噪声原因再次产生的细小轮廓；所述第2步中，以茶叶嫩芽轮廓的最低点为中心设置ROI的搜索算法为：1遍历图中每个轮廓的边缘点，找到最低点x0,y0和最高点x1,y1；2设置轮廓高度筛选参数D，滤除部分因遮挡原因造成的可见区域过小的嫩芽，当最高点和最低点间的直线长度大于等于预设值D时，将轮廓编号i录入待处理列表list[]，反之则舍去记空用数学式表达为： 3以list[]中每个轮廓最低点x0,y0为中心，设置长度为Roi_L、高度为Roi_H的矩形ROI，其中 式中xmin,ymax分别表示矩形ROI左上角顶点横坐标、纵坐标，xmax,ymin表示矩形ROI右下角顶点横坐标、纵坐标。

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