一种高效率的树木修剪器的制造方法_4

文档序号:9770248阅读:来源:国知局
断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当 Ik'U) | 时,特征函数f(t)=0
[0086] 否则,特征函数f(t) = 1;
[0087] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续,无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果,有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0088] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,以及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点〇,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,以该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧
延伸各S Xμ〇时停止,其中S为预设的最小长度,在此实施例中S = 25, 为〇点处的实时曲率修正系数,代表〇点的曲率半径,^g代表由上述窗函数得到的〇 点的平均曲率半径,实时曲率修正系数用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度, 曲率大的地方需要的长度小些,曲率小的地方需要的长度大些,这样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再以两个停止点〇 +1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸时停止,其中 代表点〇+1和点Ο-i处的实时曲率修正系数,〇 +1两侧区域内相异点个数为Ν+2,0^两侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0089] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(_(x 2+y2)/P2进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即:JJqXexp(-(x 2+y2)/P2) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0090] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GNUViGUHNKt);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gi(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中xN(t) ' 和 yN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,〇 2)和g2(t,〇2)分别是均值为 零、方差为σ 2的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[0091] 采用函数k(K)=^e-I对含噪轮廓进行平滑,命名为κ滤波器,经过轮廓点分类 和区域划分,含噪轮廓GN(t)'表示为不同类型轮廓分段的组合:GN(t)'=SiGf⑴+Σ'严⑴, 其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段,G严(t)表示包含非特征区域的轮廓分段,根据 轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局部特征因素,在特征区域,为了 保留细节信息,令0 S h X 在非特征区域,关注抑制噪声的效果,令 σ X σ()),其中(/为先验估算得到的全局方差,〇1为所选特征区域的先验估算 方差,σ〇为所选非特征区域的先验估算方差,Α为所选特征区域的平均实时曲率修正系数, %为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效果,选取每种类型 区域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度,从而根据两类区域的长度自适应 不同参数的K滤波器。
[0092] 在此实施例中,S = 25,阈值T! = 0.26,窗函数宽度D e {17,19},对噪声强度I e {50dB,60dB}的含噪图像有较佳的平滑效果,且细节信息保留情况较好,该树木修剪器能够 对树木轮廓进行识别,识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声,使得园艺师的树木修剪效率 提高了50%,大大减轻了园艺师的劳动量,解放了园艺师的双眼。
[0093] 最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保 护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应 当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
[0094] 数据仿真
[0095] 本树木修剪器的有益效果为:针对噪声种类的多样性和目前去噪方法的单一性, 采用一种新型的多次滤波装置,并提出了新的轮廓分段、合并手段和滤波函数;计算量相对 并不复杂,同时考虑了全局特征和局部特征的因素且平滑除噪效果好;考虑了轮廓在不同 类型区域之间的差异性,在抑制噪声和保留细节之间取得很好的平衡;根据不同点的曲率 不同,延伸长度相应地自动适应性改变,有效减小了合并后的失真现象。
[0096] 通过仿真,采用该装置在噪声强度N下进行试验,对树木轮廓的识别率如下表:
[0097]
【主权项】
1. 一种高效率的树木修剪器,包括普通树木修剪器和安装在树木修剪器上的识别装 置,该树木修剪器能够对树木轮廓进行识别,其特征是,包括建模模块、分段模块、合并模块 和滤波模块;其中, 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参数化 方程表示为6(〇 = ^(〇,7(〇),其中义(〇和7(〇分别表示轮廓点的坐标,*表示轮廓曲线 方程的参数,且tE[〇,l]; 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪声部 分化(t)=化(xi(t) ,yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t) ,y2(t)); 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GnU)所对应的曲率分别为k (t)和kN(t);选宽度为D的窗函数胖(11),0£{7,9},对曲率1?4)进行邻域平均,得到平均曲率 klN( t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N( t),将平均曲率klN( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阔值Τι进行比较,根据比较结果决定含噪轮廓曲率k%(t),Ti = 0.2,BP: 当 |kiN(t)-k2N(t) |〉Τι时,k'^t)=ki^t) 否贝 lJ,k'N(t)=k2N(t); 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k^N(t)将轮廓中所有轮廓 点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的决定 Τκ, 当 |k'N(t) |<TK*max|k'N(t) I 时,特征函数f(t)=0 否则,特征函数f(t) = l。2. 根据权利要求1所述的树木修剪器,其特征还在于,合并模块:用于剔除由于噪声干 扰产生的伪特征点,W及对无法形成连续区域的特征点和非特征点进行合并操作,从而得 到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的 点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧延伸各S Χμ〇时停止,其中S为预设的最小 长度,设S=15,为0点处的实时曲率修正系数巧表0点的曲率半 径代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不 同点的曲率不同,自动修正延伸长度,能有效减小合并后的失真现象;分别计算两侧区域内 相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类型相异点最小个数,则该区域与 预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1和点0-1作为起始点重新开始计 算,向外侧延伸SXy〇+域8Χμ〇-ι时停止,其中μ〇+ι和μ〇-汾别代表点0+1和点0-1处的实时曲率 修正系数,0+巧侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内相异点个数为Ν-2,根据上述判定 条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S的比例计算相异点个数,计入相 应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的特征区域和非特征区域; 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维纳滤 波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余的乘性噪音,通过F滤波器F(x,y) = qXexp (-(x2+y2)/护进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x 2+y2)/护)dxdy =ι,β为图像模板参数; 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假设加 性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' = y(t)+g2(t,〇2),其中XN(t) ' 和yN (t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,〇2)和g2(t,〇2)分别是均值为零、 方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声; 采用函1巧含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分类和区 域划分,含噪轮廓Gn( t) '表示为不同类型轮廓分段的组合:,其 中Gf (t)隶示包含特征区域的轮廓分段,Gff (t)表示包含非特征区域的轮廓分段,根据轮 廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局部特征因素,在特征区域,为了保 留细节信息,令σ<η?η(σ',山X σι);在非特征区域,为了提高抑制噪声的效果,令 0 > max(o·',山χσ(,),其中(/为先验估算得到的全局方差,σι为所选特征区域的先验估算方 差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,扣为所选特征区域的平均实时曲率修正系数,P0 为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效果,选取每种类型区 域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度,从而根据两类区域的长度自适应不 同参数的K滤波器。
【专利摘要】本发明公开了一种高效率的树木修剪器,包括普通树木修剪器和安装在树木修剪器上的识别装置,识别装置包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块。本发明通过在树木修剪器上加装识别装置,树木修剪器能够对树木轮廓进行识别,识别过程中能有效滤除树木轮廓噪声,达到良好的识别效果。识别结果形象直观,可以很容易看出是否修剪为指定形状,同时为下一步修剪提供准确的轮廓支持,极大的减轻了人的负担。
【IPC分类】A01G3/00, A01G7/06, G06K9/48
【公开号】CN105532274
【申请号】CN201610008903
【发明人】杨炳
【申请人】杨炳
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2016年1月7日
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