摘要：面向大蒜大葱等田间成行种植的绿色条状排列作物，针对其收获机械的田间自动行走问题，提出了一种基于河马（HO）优化算法的导航路径提取方法。首先，基于Opencv对田间图像进行灰度图转化，颜色阈值处理和二值化；然后，结合田间作物分布进行形态学分析处理，采用混沌映射改进河马优化算法，依据二值化图像特征点分布密度进行寻优求解，并通过改进的RANSAC方法对特征点进行导航路径拟合; 最后，拍摄田间作物真实图像构建图像集，利用改进后的河马优化算法处理图像，并采用其他优化算法进行对比。实验表明：采用改进的河马优化算法对二值化图像特征点分布寻优处理优于改进前，处理田间作物图像得到的导航路径角度误差绝对值在6°范围内，平均图像处理时间为0.23s/张，且针对不同种类的绿色作物具有较好的适应性。
文章目录
0 引言
1 图像预处理
1.1 颜色阈值化处理
1.2 二值化图像处理
2 修改的河马算法作用下作物行信息识别
2.1 河马优化算法原理
2.2 作物行信息识别方法原理
2.3 修改的河马算法提取作物行信息
2.4 导航路径拟合
3 实验结果与分析
3.1 实验方案
3.2 实验验证
3.3 不同种类作物处理效果
4 结论
