农业中的图像处理：案例研究与应用探索

### 农业中的图像处理：案例研究与应用探索 在当今的农业领域，图像处理技术正发挥着越来越重要的作用。它涵盖了从作物喷洒车辆引导到农产品检验分级等多个方面。下面，我们将通过几个具体的案例来深入了解图像处理在农业中的应用。 #### 1. 作物喷洒车辆的引导 近年来，农民面临着减少作物保护化学品使用量的压力，这一呼声既来自环保主义者，也来自消费者。解决这一问题的关键在于更有选择性地喷洒作物。例如，设计一种能够识别杂草并喷洒除草剂，同时保护蔬菜作物不受伤害的机器，或者对单株植物喷洒杀虫剂。 ##### 1.1 算法设计 - **植物定位**：首先，通过对输入图像进行阈值处理来定位植物，使用红外波长可以增强对比度，使这一过程更加容易。但此时植物图像会变成无形状的团块，可通过放置边界框或进行形态膨胀来规整形状并填充主要凹陷，然后确定形状的质心位置，将其输入到霍夫变换直线（植物行）检测器中。 - **霍夫变换**：在参数空间中积累与输入数据一致的所有可能参数组合的投票值，即考虑通过给定植物中心的所有可能直线梯度和截距，并将其在参数空间中累加。为了得到更有意义的解决方案，可按植物面积比例累加值。同时，如果图像中出现三行植物，在分析时需假设行间距已知，让每株植物为所有行位置投票，这样能提高算法对缺失植物和误判为植物的杂草的抗性。 - **杂草消除**：在应用霍夫变换之前，通过滞后阈值处理、膨胀和团块大小过滤三种技术优先消除图像中的杂草。滞后阈值处理使用两个阈值水平，根据强度判断对象是植物还是杂草；膨胀用于填充植物团块中的孔洞；团块面积过滤则基于杂草通常不如已移栽好的植物强壮这一特点进行。 - **参数空间分析**：获得霍夫变换后，分析参数空间以找到最显著的峰值位置。通常情况下，正确的峰值很容易确定，但如果有植物缺失，可能会出现错误情况。此时可应用卡尔曼滤波器跟踪先前的中心位置并预测下一个位置，以消除错误解决方案。 ##### 1.2 3D 方面的考虑 实际中，我们看到的是有透视畸变的 2D 图像，要计算植物的完整 3D 位置，需要考虑车辆的运动。车辆在行驶过程中会有速度变化、侧倾、俯仰和偏航，其中偏航对应绕垂直轴的旋转，会影响车辆的运动方向。通过一般的平移和旋转变换，以及透镜投影公式，可以将植物在 3D 中的位置 (X, Y, Z) 与其在图像中的位置 (x, y) 相关联。 ##### 1.3 实时实现 该车辆引导系统可以在运行频率为 20 MHz 的单个 T805 传输处理器上实现，并结合颜色分类器和链码器两个特殊硬件单元。系统能够以 10 Hz 的速率处理输入图像，精度在 10 mm 和 1° 角度范围内，足以实现可靠的车辆引导。后来的实现使用了 IMS B429 传输处理器，能更彻底地分割单株植物，采样率为 5 Hz，也能满足实时应用需求。 下面是该过程的 mermaid 流程图： ```mermaid graph TD; A[输入图像] --> B[阈值处理定位植物]; B --> C[规整植物形状并确定质心]; C --> D[霍夫变换]; D --> E[杂草消除]; E --> F[分析参数空间找峰值]; F --> G[应用卡尔曼滤波器]; G --> H[实时实现车辆引导]; ``` #### 2. 基于模型的动物跟踪 在动物养殖中，计算机视觉系统自动观察动物的行为具有潜在的实用性。好的饲养员会注意动物行为的许多方面，如打斗、欺凌、咬尾、活动、休息行为和姿势等，这些都是动物健康状况、潜在跛行或热应激的有用指标，群体行为还可能表明存在捕食者或人类入侵者。 ##### 2.1 图像差分方法 一些动物（如猪和羊）比它们通常的土壤和草地背景更亮，理论上可以通过阈值处理来定位。但实际中，背景可能会有围栏、围栏墙、饮水槽等杂物，使简单的阈值处理效果不佳。McFarlane 和 Schofield 通过图像差分来解决这个问题，将当前帧与精心准备的背景图像进行差分，背景图像通过在一段时间内对一系列图像的每个像素求中值强度得到，这样可以克服环境光照变化的影响。 ##### 2.2 MOT 方法 MOT 旨在在不太均匀的光照条件下从上方观察猪在围栏内的运动。由于猪的形状高度可变，简单的模板匹配不足以找到动物，需要考虑光照变化对匹配的影响。采用主成分分析 (PCA) 方法，先对位置坐标进行 PCA，再对强度值进行 PCA，以解耦位置和强度信息。 - **形状参数**：通过 PCA 发现了三个重要的形状参数，其中猪背部的横向弯曲占平均方差的 78%，猪头部的点头动作占比仅 -20%，在后续分析中可忽略。 - **强度分布**：灰度级