杨玲香， 王田田， 何 旭

(石河子大学理学院，新疆石河子 832003)

基于随机抽样一致性算法(RANSAC)的农作物行提取

杨玲香， 王田田， 何 旭

(石河子大学理学院，新疆石河子 832003)

农作物行提取是实施农业机械导航技术的关键，运用归一化的算法对图像进行灰度化处理，采用最大类间方差分割方法将图像转化为二值图像，然后利用垂直投影方法进行定位点归类，最后采用改进的随机抽样一致性算法提取作物行直线。结果表明，该算法能够在缺株、有杂草、地膜覆盖等复杂背景下，自动剔除伪定位点，有效检测出作物行。

作物提取；随机抽样一致性算法；农业机械导航；灰度处理；二值图像；伪定位点

随着现代农业的发展，农业机械导航技术已成为现代农业生产的重要技术之一，它在播种、变量喷药、中耕除草、施肥和收割作业中都有着广泛的应用。农业机械作业时需要在农作物行之间行走，通过提取作物行的直线特征可以得到导航基准线[1-3]。因此，农作物行提取是实施农业机械导航技术的关键。

农田图像噪声大，作物行提取常常受到光照、杂草等因素的影响。很多学者从不同的角度给出了作物行的提取方法[3-10]。其中，Hough变换和最小二乘回归方法是广泛应用于农作物提取领域的直线检测方法。Hough变换抗噪性强，能有效地对目标物进行特征检测。但是Hough变换要进行累加器峰值运算，计算量非常大，实时性有待加强。因此，不少研究者提出了改进的Hough变换方法，Ji等应用随机Hough变换[4]，陈兵旗等运用基于一点的Hough变换方法[5]，安秋等使用优化的Hough变换提取作物行中心线[6]。……