Quick Bird卫星图像几何精校正初探

以云南省宜良县匡远镇集体林权制度改革中所使用的Quick Bird卫星图像作为试验数据,对该卫星图像的几何精校正方法进行了初步研究,分析了几何多项式模型、RPC模型、投影变换模型以及DEM对高分辨率的Quick Bird卫星图像几何校正的作用.通过把该镇的原始图像整体进行几何精校正(即整乡校正)和切割成小块分别校正(即分村校正)2种方式的对比试验表明,利用RPC模型与DEM相结合的整乡校正的方法最为适合于林权制度改革宗地勘测对Quick Bird卫星图像的要求.     

基于苹果朝向的最大横切面直径检测方法

为提高运动苹果的采后分选精度,设计一种基于苹果朝向的最大横切面直径检测方法。采集苹果在传送杆上多位置、多姿态RGB图像,利用张氏标定法进行图像畸变校正,通过颜色分割和形态学处理方法提取苹果区域;基于R通道分量的梯度变化获取苹果果梗/花萼区中心,通过对称性判断苹果朝向。计算垂直于朝向的最大直径,将其作为最大横切面直径;针对相机投影角增大产生的投影失真问题,构建投影校正方程以校正检测结果。结果表明：1）对60个苹果（富士和黄元帅各30个）的720幅图像进行直径检测,以单张图像检测结果在±5 mm内作为检测准确的判断标准,所提出的投影校正算法将单张图像的直径检测准确率从65.3%提升至95.3%。2）对每个苹果的12张图像的直径检测结果求平均值作为最终果径,准确率达100%,其中,86.7%的富士和93.3%的黄元帅检测直径在±2 mm以内,均方根误差分别为1.5 mm和1.1 mm。总体结果表明,本研究提出的最大横切面直径检测方法能够精确检测苹果果径,可为苹果大小分级提供技术支持,也为近球形的果蔬分选提供了有效参考。     

大豆病斑智能识别无损预处理及其特征提取方法的研究

以大豆病叶为例,针对在采集叶片图像过程中出现的几何失真问题,提出了基于投影模型的植物叶片校正算法,测量准确性只与校正方法有关,不受其他背景因素影响。在精确校正的基础上,又实现了叶片病斑区域的特征提取与计算,实验结果表明,该方法校正精度达99%,病斑区域提取精度达100%,为进一步的病害诊断奠定了先期基础。     

一种基于标准白板的颜色校正方法

本研究提出了一种基于标准白板的颜色校正方法。首先制作一块标准白板。在标准色温下拍摄附带标准白板的景物,得到标准图像,通过程序统计出图像中白板区域的RGB三色的各自均值,作为颜色校正的基准值。同样,得到在非标准色温下白板区域的RGB三色的各自均值。两组值相比较,得到非标准图像RGB三色各自的校正系数,然后按此系数对整个图像的每个象素进行校正。试验结果表明,校正图像与标准图像不仅在视觉上可达到一致,并且在数值上也能达到基本一致,该方法通过计算机编程来实现简单实用,快速准确。     

红枣表面缺陷快速检测方法研究

红枣表面缺陷快速检测是实现其自动分级的关键技术之一。针对红枣表面曲率变化致使其表面灰度分布很不均匀和缺陷区域很不明显的特点,提出了一种亮度快速校正算法。首先使用单色CCD、滤光片和近红外光源获得红枣近红外图像;其次对原始图像进行去背景操作,获得红枣区域灰度图像;然后使用均值滤波器对去背景后的图像进行滤波获得亮度图像,并使用该亮度图像对去背景后的红枣图像进行亮度校正;最后对亮度校正后的图像进行缺陷分割。试验结果表明,该方法能显著提高自动分级系统的实时性,且该缺陷检测方法的准确率可达95%。     

奶牛产奶量校正系数研究

以西安市草滩农场第四奶牛场1994~2005年178头中国黑白花奶牛不同胎次、不同产奶月龄、不同泌乳天数和不同产犊月份的产奶量测定结果为材料,采用回归分析方法,分别建立了产奶量对胎次、年龄、泌乳天数、产犊月份等因素的最优回归方程,对其显著性进行了检验,根据这4个最优回归方程分别以第三胎、41月龄、305d、1月份估计产奶量为标准,计算了产奶量的校正系数,制定出该场的产奶量校正系数表,并对由奶牛产奶量不同影响因素构建的产奶量校正系数表进行了产奶量校正的实际应用计算。结果表明,所建立的回归方程拟合度高,所得的4类校正系数表准确、可靠,对该奶牛场育种工作的开展及生产计划的制定具有重要的实际应用价值。     

一种快速实现透视投影校正和空间定位的方法

应用透视投影的灭点原理和双线性插值,研究了一种图像透视投影的校正方法;在校正后的图像基础上,建立图像坐标系和世界坐标系的关系模型,利用最小二乘法,实现空间定位。试验结果表明,方法简便实用,定位精度较高。     

不同遥感影像大气纠正算法在农作物种植面积提取中的对比

以海安县的LANDSAT5—TM影像为研究对象,用于农作物种植面积遥感提取,但由于大气辐射使卫星遥感数据引起畸变从而影响提取精度,为消除该影响,采用黑暗像元减法（DOS）、大气辐射传输模型法FLAASH、ATCOR2、6S等四种大气校正方法进行大气校正并对各种方法进行验证比较,从综合方面考虑得出最优大气校正方法。利用40个主要农作物的样本点的NDVI值与经过大气校正MODIS地表反射率的NDVI值比较,同时利用农作物的反射率值与标准值进行比较对比,以及结合各类主要农作物分类结果精度进行验证。实验结果表明,大气校正在一定程度上提高了农作物真实地表反射率,使得农作物的反射率更加精确,分类精度较原图像也有较大提高,因此提高了主要农作物各类面积提取的精度,综合计算效率和效果等指标得出在面向农作物面积遥感提取的大气方法中,采取FLAASH方法可以达到较好的效果。     

油菜籽校正模型中代表性样品的获取

从挑选有代表性的校正集样品入手,探索改善油菜品质近红外预测模型的精确度与准确度的新方法。以油菜籽油酸为检测对象,利用极大线性无关组的方法从1 800份样品中选取不同数量的代表性样品作为校正集,用偏最小二乘法建立油酸的近红外模型。结果发现,利用极大线性无关组方法挑选出的代表性样品不仅可以更好地反映待测系统的样品信息,而且可以达到少而精的目的,并最终节省了模型的运行成本。并与随机选择法和化学值选择法作比较,选用一定数量的预测集对三种方法的建模效果进行分析对比。结果表明,利用极大线性无关组方法挑选代表性样品建立的校正模型的预测能力优于其他两种方法,证明该方法用于农产品代表性样品的挑选是可行的。     

基于最小二乘支持向量机的车用铂电阻温度传感器非线性校正

依据铂电阻温度传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正铂电阻温度传感器非线性误差的原理和方法.该方法不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证找到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力.实例应用表明,其检测精度可达到0.1 ℃,铂电阻温度传感器非线性校正效果好.