基于LBM的苹果采摘机器人视觉图像自动修复算法.pdfVIP

20 10 年 11月 农 业 机 械 学 报 第41卷 第 11期 DOI:10.3969/ j.issn.1000鄄1298.2010.11.030 基于LBM的苹果采摘机器人视觉图像自动修复算法* 陈摇 玉摇 赵德安 (江苏大学电气信息工程学院,镇江212013) 摇 摇 揖摘要铱摇 为恢复被果树枝叶遮挡后丢失的信息,首先通过计算遮挡因子,确定果树枝叶对苹果的遮挡区域;然 后,利用格子波尔兹曼方法求解各向异性扩散方程,估计丢失的信息,提出了基于格子波尔兹曼方法的图像修复算 法。 实验证明,该算法能够有效实现苹果图像中枝叶遮挡部分的修复。 与基于曲率驱动扩散的图像修复算法相 比,该算法具有较高的峰值信噪比。 由于算法的高度并行性,可以将其用于构建并行图像处理系统,并且适合苹果 采摘机器人视觉系统。 关键词:苹果摇 采摘机器人摇 格子波尔兹曼方法摇 图像修复 + 中图分类号:TP242郾6 2 文献标识码:A 文章编号:1000鄄1298(2010)11鄄0153鄄05 Automatic Image Inpainting Algorithm for Apple Harvesting Robot爷s Vision System Based on LBM Chen Yu摇 Zhao Dean (School of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China) Abstract With the aim to recover the lost information of the apple harvesting robot爷s vision caused by the branches and leaves,an automatic image inpainting algorithmwasproposed. By calculatingthe so called blocked factor,the area blocked by the branches and leaveswas confirmed at first. And then,a Lattice Boltzmann method based on image inpainting algorithm (LBMII) was used to recover the lost information. The examination results show that the LBMII can recover the apple image effectively,and has higher PNSRthanthealgorithmbasedonthecurvature鄄drivendiffusions. Moreover,theparallismof the LBMII can be used to build the high speed parallel image processing system for apple harvesting robot. Key words摇 Apple,Harvesting robot,Lattice Boltzmann method (LBM),Image inpainting 来越低。 摇 摇 引言 为提高算法的实时性,本文选用格子波尔兹曼 苹果采摘机器人视觉系统中,果实的识别和定