基于支持向量机的玉米根茬行图像分割

玉米根茬行的准确识别是实现玉麦轮作机器视觉式小麦自动对行免耕播种技术的前提。针对华北一年两熟区联合收获机玉米留茬收获后根茬行较难准确分割的问题，该研究以直立玉米根茬为研究对象，提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的玉米根茬行分割方法。首先，利用主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）对提取的目标（直立根茬）与背景（行间秸秆及裸露地表）的颜色和纹理特征进行分析，优选出21个特征，构成特征向量作为训练直立根茬SVM识别模型的输入；然后，根据图像坐标设置图像中间包含完整玉米根茬行的矩形区域为感兴趣区域（Region of Interest，ROI）；最后，使用训练好的直立根茬SVM识别模型以25×25（像素）的窗口在ROI内滑动检测，采用阈值法分割根茬行并通过形态学处理优化得到最终的玉米根茬行二值图像。利用在农业农村部河北北部耕地保育农业科学观测实验站采集的100幅玉米根茬行图像进行试验，结果表明，本文方法对于不同行间秸秆覆盖量和不同光照条件下的根茬行分割表现出较好的准确性和鲁棒性，直立根茬平均识别准确率、平均分割准确率、平均召回率、平均分割准确率和平均召回率的加权调和平均值（F1avr值）分别为93.8%、93.72%、92.35%和93.03%，每幅图像的平均分割时间为0.06 s，具有较好的实时性。基于SVM的分割方法可实现联合收获机玉米留茬收获后根茬行图像的分割，为下一步检测玉米根茬行直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供良好基础。

Image segmentation of maize stubble row based on SVM