本發明公開了一種果園紅色蘋果圖像果實枝葉區域獲取方法，包括：1、采集蘋果RGB圖像；2、獲取果實圖像：對RGB圖像提取R?G色差圖像，對R?G色差圖像依次進行腐蝕操作、孔洞填充、小區域去除、膨脹操作、開運算操作，最后經過閾值分割得到；3、獲取樹葉圖像：將RGB圖像減去果實圖像，對相減圖像提取2G?R?B色差圖像，并進行小區域去除、閾值分割得到；4、獲取樹枝圖像：對R?G色差圖像進行動態閾值分割，將分割圖像與獲取的果實圖像相加得到果實相加圖像，然后將RGB圖像減去果實相加圖像和樹葉圖像，對相減圖像提取R?G色差圖像，再進行開運算操作、小區域去除、閾值分割得到。本發明為后續采摘機器人果實精確識別定位、有效避障成功采摘奠定基礎。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種蘋果圖像果實枝葉區域獲取方法，尤其是果園紅色蘋果圖像的果實枝葉區域獲取。

背景技術

我國是一個農業大國，水果產業是種植業中位列糧食、蔬菜之后的第三大產業。蘋果為世界四大水果之一。近年來，我國的蘋果產業發展尤為迅速，種植面積和產量快速擴張，業已形成規模優勢，并在不斷壯大。但在蘋果種植生產過程中，除噴藥為半機械化外，果實采摘作為重要環節，目前基本上還是手工作業，勞動強度大、消耗時間長，且具有一定的危險性。另一方面，我國大量農民進城務工，農村勞動力越來越少；人工成本越來越高。此外，隨著我國工業化、城鎮化的深入發展，農民對農機作業的需求越來越迫切，農業生產對農機應用的依賴越來越明顯。近年來的中央1號文件又著重強調推進農業科技創新，加快農業機械化發展。鑒于以上情況，開展蘋果采摘機器人相關技術研究，實現蘋果果實的機械自動智能化采摘具有重大現實意義。

基于機器視覺的蘋果采摘機器人成為國內外農業工程領域的研究熱點，其工作的首要任務是圖像目標區域的獲取。而目前現有方法所獲取目標區域信息，特別是果實區域信息不夠完備，影響后續果實識別的精確率，不能有效避障影響果實采摘的成功率。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出了一種果園紅色蘋果圖像果實枝葉區域獲取方法，使得蘋果采摘機器人在圖像處理階段獲取更為完備的果實、樹葉、樹枝圖像區域，為后續果實精確識別、有效避障果實采摘奠定基礎，推動蘋果采摘機器人的實用化進程。實現本發明的技術方案包括如下流程：

一種果園紅色蘋果圖像果實枝葉區域獲取方法，包括以下步驟：

(1)基于視覺傳感器采集RGB圖像；

(2)基于RGB三通道圖像做R-G運算，獲取色差圖像；

(3)基于R-G色差圖像獲取果實圖像；

(4)將(1)中的RGB原圖像減去(3)中的果實圖像，獲取相減圖像；

(5)基于相減圖像獲取樹葉圖像；

(6)對(2)中的R-G色差圖像進行動態閾值分割，獲取動態閾值分割圖像；

(7)將動態閾值分割圖像與(3)中的果實圖像相加，獲取相加果實圖像；

(8)將(1)中所述的RGB圖像減去相加果實圖像和樹葉圖像，獲取相減圖像；

(9)基于相減圖像獲取樹枝圖像。

進一步優選方案，所述步驟(3)獲取果實圖像的具體實現包括如下步驟：

(3-1)基于結構元素對R-G色差圖像進行腐蝕操作；

(3-2)對腐蝕過的R-G色差圖像進行孔洞填充操作；

(3-3)將孔洞填充過的R-G色差圖像中小于灰度值閾值的像素置為0，而后對圖像中的連通區域進行標記、統計總數，將小于像素總數閾值的小區域去除；

(3-4)基于結構元素對小區域去除后的R-G色差圖像進行膨脹操作；