基于HSV与形状特征融合的花椒图像识别

光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘.通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法.该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别.利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0％,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4％,13％和21％,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6％.为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法.