视觉导航中垄行多尺度分割算法

陈颉颢; 蒋红海

doi:doi:10.3788/LOP57.081017

激光与光电子学进展, 2020, 57 (8): 081017, 网络出版: 2020-04-03

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Multi-Scale Segmentation for Ridge Row in Vision Navigation

陈颉颢蒋红海 ^*

作者单位

昆明理工大学机电工程学院, 云南昆明 650500

图 & 表

图 1. 垄行图像

Fig. 1. Images of ridge row

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图 2. 高斯金字塔结构

Fig. 2. Structure of Gaussian pyramid

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图 3. 高斯差分算法

Fig. 3. Gaussian difference algorithm

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图 4. 归一化的垄行多尺度特征图像组

Fig. 4. Multi-scale feature image group of normalized ridge row

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图 5. 分割的垄行图像。(a)上段垄行特征矩阵值的分布;(b)中段垄行特征矩阵值的分布;(c)上段垄行分割图;(d)中段垄行分割图

Fig. 5. Images of divided ridge row.(a) Distribution of feature matrix value of upper ridge row; (b) distribution of feature matrix value of middle ridge row; (c) segmentation of upper ridge row; (d)segmentation of middle ridge row

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图 6. 垄行分割效果对比。(a)原图;(b) MsSegN3算法;(c) MsSegN6算法;(d) PosOtsu算法;(e) KGFCM算法

Fig. 6. Segmentation effect comparison of ridge row . (a) Original images; (b) MsSegN3 algorithm; (c) MsSegN6 algorithm; (d) PosOtsu algorithm; (e) KGFCM algorithm

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图 7. 各算法分割结果中八连通域的数量级

Fig. 7. Number of eight connected domain in the segmentation results of each algorithm

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图 8. N取不同值的算法运行时间

Fig. 8. Algorithm running time with different values of N

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表 1各阶垄行特征图像权值表

Table1. Feature images weight table for different octaves of ridge row

Weight	Octave1	Otave2	Octave3	Octave4	Octave5	Octave6	Octave7
w_h(o')	0	0.1	0.3	0.5	0.3	0	0
w_m(o')	0	0	0.1	0.3	0.5	0.2	0.05

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表 2各阶垄行特征图像权值表

Table2. Feature images weight table for different octaves of ridge row

Weight	Otave2	Octave3	Octave4	Octave5	Octave6
w_h1(o')	0.3	0.5	0.3	0	0
w_h2(o')	0	0.3	0.5	0.3	0
w_m1(o')	0	0.1	0.4	0.4	0.1
w_m2(o')	0	0	0.2	0.3	0.5

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陈颉颢, 蒋红海. 视觉导航中垄行多尺度分割算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(8): 081017. Jiehao Chen, Honghai Jiang. Multi-Scale Segmentation for Ridge Row in Vision Navigation[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(8): 081017.

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图 1. 垄行图像

Fig. 1. Images of ridge row

图 2. 高斯金字塔结构

Fig. 2. Structure of Gaussian pyramid

图 3. 高斯差分算法

Fig. 3. Gaussian difference algorithm

图 4. 归一化的垄行多尺度特征图像组

Fig. 4. Multi-scale feature image group of normalized ridge row

图 5. 分割的垄行图像。(a)上段垄行特征矩阵值的分布;(b)中段垄行特征矩阵值的分布;(c)上段垄行分割图;(d)中段垄行分割图

Fig. 5. Images of divided ridge row.(a) Distribution of feature matrix value of upper ridge row; (b) distribution of feature matrix value of middle ridge row; (c) segmentation of upper ridge row; (d)segmentation of middle ridge row

图 6. 垄行分割效果对比。(a)原图;(b) MsSegN3算法;(c) MsSegN6算法;(d) PosOtsu算法;(e) KGFCM算法

Fig. 6. Segmentation effect comparison of ridge row . (a) Original images; (b) MsSegN3 algorithm; (c) MsSegN6 algorithm; (d) PosOtsu algorithm; (e) KGFCM algorithm

图 7. 各算法分割结果中八连通域的数量级

Fig. 7. Number of eight connected domain in the segmentation results of each algorithm

图 8. N取不同值的算法运行时间

Fig. 8. Algorithm running time with different values of N

表 1各阶垄行特征图像权值表

Table1. Feature images weight table for different octaves of ridge row

表 2各阶垄行特征图像权值表

Table2. Feature images weight table for different octaves of ridge row

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图 1. 垄行图像

Fig. 1. Images of ridge row

图 2. 高斯金字塔结构

Fig. 2. Structure of Gaussian pyramid

图 3. 高斯差分算法

Fig. 3. Gaussian difference algorithm

图 4. 归一化的垄行多尺度特征图像组

Fig. 4. Multi-scale feature image group of normalized ridge row

图 5. 分割的垄行图像。(a)上段垄行特征矩阵值的分布;(b)中段垄行特征矩阵值的分布;(c)上段垄行分割图;(d)中段垄行分割图

Fig. 5. Images of divided ridge row.(a) Distribution of feature matrix value of upper ridge row; (b) distribution of feature matrix value of middle ridge row; (c) segmentation of upper ridge row; (d)segmentation of middle ridge row

图 6. 垄行分割效果对比。(a)原图;(b) MsSegN3算法;(c) MsSegN6算法;(d) PosOtsu算法;(e) KGFCM算法

Fig. 6. Segmentation effect comparison of ridge row . (a) Original images; (b) MsSegN3 algorithm; (c) MsSegN6 algorithm; (d) PosOtsu algorithm; (e) KGFCM algorithm

图 7. 各算法分割结果中八连通域的数量级

Fig. 7. Number of eight connected domain in the segmentation results of each algorithm

图 8. N取不同值的算法运行时间

Fig. 8. Algorithm running time with different values of N

表 1各阶垄行特征图像权值表

Table1. Feature images weight table for different octaves of ridge row

表 2各阶垄行特征图像权值表

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