基于优化SIFT算法的农田航拍全景图像快速拼接

为了快速准确获取大面积农田图像信息，提高保护性耕作秸秆还田监测效率和准确性，该研究提出一种基于优化SIFT(scale-invariantfeaturetransform)算法的农田航拍全景图像快速拼接方法。首先对高分辨率图像进行降采样处理，针对图像的重叠区域进行有效检测；然后采用基于梯度归一化的特征描述符对特征点进行匹配，同时通过渐进样本一致算法去除误匹配，精准计算拼接转换模型；最后采用基于最佳拼接线的多分辨率融合算法进行图像融合，得到全景拼接图像。试验结果表明：该文方法在图像配准阶段与传统SIFT算法和SURF(speeded up robust feature)算法相比，特征点数量分别减少了97%和90%，运行时间减少了94%和69%，平均匹配效率为65.17%，约为SIFT算法的4倍，SURF算法的9倍；与APAP(ss-projective-as-possible)、SPHP(shape-preserving half-projective)和AANAP(adaptive as-natural-as-possible)算法相比，该方法拼接图像的信息熵、平均梯度和图像对比度均有...     

基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接

图像拼接对制作全景图具有重要作用,传统SIFT(scale-invariant feature transform)图像拼接方法受光照不均匀或风吹影响,存在错位和缺失等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法。首先对获取的植株彩色图像采用SIFT算法进行特征点提取和特征点匹配,利用Kinect收集到的植株深度数据去除误匹配,采用RANSAC算法寻找投影变换矩阵,最后通过最佳缝合线算法进行图像融合。室内和室外试验结果表明,该文基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法能够有效克服光照、风吹等环境因素的影响,避免了图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,该文方法图像拼接时间较短,平均匹配准确率达96.0%,较传统SIFT图像拼接方法平均准确率提高了5.9%。     

结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的多源遥感影像配准

针对多源遥感影像自动配准中难以提取大量同名特征点的问题,提出了一种结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的自动配准算法。结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的特征提取算法能够克服角度和尺度偏差,在多方向、多尺度空间精确提取强边缘上的关键结构特征点;基于低频波段的归一化互信息匹配算法和三角形一致检验算法能够提取到大量高可靠性的同名特征点对,保证了多源遥感影像的高精度配准。文中选取角度和尺度偏差显著的SPOT-5(P)和ASTER影像组合进行试验,结果证明以上算法能够检测到大量分布均匀的同名特征点对,配准模型精度趋近于1个像元。该研究可为多源遥感数据的融合和目标识别提供前提条件。     

基于特征点提取匹配的蝗虫切片图像的拼接和修复方法

由于环境和切片本身特性的影响,试验中获取的蝗虫切片总是不完整或者带有褶皱的。针对这一问题,提出了一种基于图像匹配的蝗虫切片拼接和修复方法,以序列切片中缺损切片的邻近切片图作为参考对象,对缺损切片图像进行拼接和修复。首先对切片进行小波降噪,降低噪声对匹配的影响;然后用尺度不变特征变换(scale.invariant feature transform,SIFT)算法和快速鲁棒特征(speed-up robust features,SIJRF)算法获取切片特征点并生成特征向量,完成切片的初始特征点匹配;随后利用随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法进行匹配矫正,剔除匹配点对中的误匹配,并利用最小二乘法求解出单应性矩阵;最后用正确的匹配点对和单应性矩阵完成蝗虫切片的拼接,利用求得的空间映射模型找到褶皱部分相应的匹配域,完成对缺损部分的修复。试验表明:提出的切片拼接和修复方法的所提取的特征点的正确匹配率能够达到72.2%,并且运行速度以及匹配效果都能在一定程度上满足切片修复的要求,为后面进行蝗虫切片褶皱打开以及蝗虫体的三维重建提供了技术参考。     

基于SURF算法的绿色作物特征提取与图像匹配方法

由于田间环境的复杂性,绿色作物特征提取与匹配仍然是基于双目视觉技术农田作物三维信息获取急需解决的关键技术之一。该文首先在RGB空间进行图像分割滤波处理。然后,采用SURF算法旋转不变性分两步获取绿色作物特征点对:第一步采用Hessian矩阵检测作物特征点,运用非极大值抑制法和插值运算寻找、定位极值点;第二步确定特征点主方向,采用描述算子进行特征点提取。最后,运用最近距离比次近距离法进行特征点匹配,并采用全约束条件滤除错误的匹配点对。同时将SURF和SIFT法进行对比分析,通过对不同光照、土壤的田间条件下芥蓝、芹菜、白菜13组图像进行试验,结果表明采用SUFR和SIFT法绿色作物特征提取率均值分别为1.2%、3.3%,双目视觉系统左、右作物图像特征正确匹配率的均值分别为94.8%、92.4%,时间消耗均值分别为4.6s、4.8s。采用SURF优越于采用SIFT法,这为进一步进行农业机械3D视觉导航或基于无线传感器网络的田间作物在线三维信息准确获取提供可借鉴思路和方法。     

基于尺度不变特征转换算法的棉花双目视觉定位技术

为了给采棉机器人提供运动参数,设计了一套双目视觉测距装置以定位棉株。对获取的左右棉株图像进行经背景分割等预处理。求取其在8个尺度下的高斯图,通过尺度不变特征转换SIFT(scale-invariant feature transform)算法在相邻高斯差分图中提取出SIFT关键点;计算每个高斯图中关键点邻域内4×4个种子点的梯度模值,得到128维特征向量。分割右图关键点构成的128维空间,得到二叉树;利用最优节点优先BBF(best bin first)算法在二叉树中寻找到172个与左图对应的粗匹配点。由随机采样一致性RANSAC(random sample consensus)算法求出基础矩阵F,恢复极线约束,剔除误匹配,得到分布在11朵棉花上的151对精匹配。结合通过标定和F得到的相机内外参数,最终重建出棉花点云的三维坐标。结果表明,Z轴重建结果比较接近人工测量,平均误差为0.039 3 m,能够反映棉花间的相对位置。     

Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法

图像配准和拼接的自动化是微小型无人机能否被广泛应用于水稻长势低空遥感监测的关键技术之一。为了改进Harris角点检测算法中阈值需要人为设定的局限,文章提出了基于Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法。该算法在Harris角点检测算法的基础上进行改进,采用基于图像像素灰度值标准差标准化的方法进行角点的自适应确定,并对角点进行特征描述,利用角点特征描述算子之间的欧式距离进行配准。为了验证算法的有效性并进行相关参数的优化,采用多旋翼无人直升机获取了水稻长势的低空遥感图像,并设计了重复率(衡量角点检测的稳定性)、辨识率(衡量角点描述算子的辨识度)、配准率(衡量图像的拼接精度)以及运行时间(衡量算法的运算速度)4个评价指标对配准与拼接的结果进行评判。随机选取获得的低空遥感图像分成3组进行测试,试验结果表明,平均配准率达到了98.95%,且各组图像之间的重复率与配准率差异不显著(显著性水平为0.05),说明改进后的算法稳定。设计了角点自适应检测算法阈值参数的优选试验,阈值参数为标准化处理后的图像像素灰度值标准差,方差分析结果表明,图像像素灰度标准差为1和2时配准率的差异不显著(显著性水平为0.05),但当图像像素灰度标准差为1时,图像配准与拼接平均运行时间是其为2时的2.5倍,因此,可设定图像像素灰度标准差为2作为本算法的较优参数。     

像素自相关矩阵的阈值自适应角点检测算法

针对Harris角点检测算法中角点响应函数(corner response function,CRF)系数阈值与非极大值抑制系数阈值需要人为设定所造成的可变性和随机性等问题,该文提出一种通过计算图像每个像素的自相关矩阵行列式值,构造特征角点图像进行自适应阈值分割的改进Harris角点检测算法.该算法首先通过计算原图像经过方向滤波和低通滤波后各像素的自相关矩阵行列式值,以此构造特征角点图像;然后采用OTSU算法计算特征角点图像分割阈值,从而筛选出预选区域;最后结合改进的非极大值抑制方法提取有效角点.通过5组角点检测对比试验结果数据分析,不同类型图像的角点检测准确率均有提高,高分二号遥感影像的角点检测准确率提高27.06个百分点,可以初步得出,该算法相比传统Harris角点检测算法不但能够自动计算角点检测的最佳阈值,而且能够更准确地定位角点和去除边缘伪角点,从而提高了角点检测的精确度,该研究可为农业遥感影像数据检测提供参考.     

水体强反光环境中无人机多光谱影像的辐射一致性校正

为了提高水体强反光干扰的遥感影像信息提取准确度,该研究以柑橘树冠营养元素水平检测而采集的无人机多光谱影像为对象,对水体强反光造成的相同地物在不同影像上辐射信息不一致现象进行校正,从而提高营养元素水平检测的精度。首先对影像进行暗角校正,然后利用直方图对比度拉伸辅助SIFT（Scale invariant feature transform,SIFT）算法匹配出同名点,根据同名点的DN（Digital number,DN）值,利用RANSAC（Random sample consensus,RANSAC）构建校正模型对影像做相对辐射校正,并进行双边滤波去除噪声,最后经过辐射定标将影像DN值转化为反射率完成辐射一致性校正。为验证校正精度,选择蓝、绿、红、红边和近红外波段反射率以及GNDVI（Green normalized difference vegetation Index,GNDVI）的平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）作为评价指标。试验结果表明,和直方图匹配相比,采用本文方法蓝、绿、红、红边和近红外波段校正后反射率的MAE分别为0.2%、0.5%、0.6%、1.7%和1.2%,GNDVI的MAE为0.3%,有效解决了水体反光造成的光谱失真问题,提高了受水体反光影响的遥感图像利用率,可为后续柑橘树冠营养元素估测提供精确的遥感数据保障。     

基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法

针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariant feature transform and singular value decomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。     

基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级

精准判断梨花疏密程度是自动疏花的基础。为了更好地判断梨花密度,该研究提出了基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级方法。该方法首先提取梨花位置坐标,获取需要聚类的数据点。其次,为了实现梨花图像的密度分级,针对原有密度峰值聚类算法在梨花密度分级中的不足,结合梨花密度分级需求,改进了对聚类中心的选取方式,通过4组局部密度和中心偏移距离分割阈值将决策图划分为4部分来选取聚类中心,分别对应高、中、低密度以及无需疏花处理等4个等级,实现了对疏密合理的梨花图像的准确分级。最后,针对只有团状分布、稀疏分布及大尺度特写的梨花分布聚类分级不准确的问题,改进了两点间的距离d_ij参数的计算方法,统一梨花尺度大小和密度分级标准,对所有分布类型的梨花图像均能实现合理的密度分级。试验结果表明,该研究算法能够适应不同尺度大小的梨花图像,预测准确率为94.89%,密度分级准确率达到94.29%,可实现自然环境下局部花簇的密度分级,为机器智能疏花提供了技术支持。     

基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述

近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。     

一种提取不透水面的可见光波段遥感指数

为了从高分辨率无人机影像中获取准确的城市不透水面信息,在可见光波段范围内建立绿-蓝光谱特征空间,综合土壤线及不透水面线,构造了能够将土壤、植被像元与不透水面像元有效分离的绿-蓝不透水面指数。以广州市局部地区的GF-2号影像为验证数据对比及分析垂直不透水层指数、比值居民地指数以及绿-蓝不透水面指数的提取结果,以验证绿-蓝不透水面指数的可行性与提取精度。同时,将眉山市洪雅县部分地区的无人机正射影像作为试验数据进行不透水面提取。结果表明,在3个不透水面提取指数的横向对比中,绿-蓝不透水面指数和垂直不透水层指数的提取结果总体精度相同,验证了绿-蓝不透水面指数的有效性。在对无人机正射影像的不透水面提取中,得益于无人机低空摄影技术能够获取地形特征的特点,解决了建筑物屋顶因植被覆盖导致的错分问题,提取结果总体精度达到了96.95%,Kappa系数为0.936 1。试验证明了绿-蓝不透水面指数能够代替归一化差值不透水面指数、垂直不透水层指数、比值居民地指数等,应用于无人机遥感影像的不透水面信息提取中。     

多光谱低空遥感图像光照辐射度校正

为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用机载的双摄像机同步采集可见光和近红外的水稻遥感图像,并将两摄像机的图像进行几何校正后合成得到彩红外(color infrared,CIR)光谱图像;同时在图像采集区域布置3块不同反射率的1.2 m×1.2 m标定靶,利用便携式光谱仪测定标定靶的反射光谱曲线,并统计标定靶在图像中各通道的亮度均值。以标定靶在晴天无云和有云图像中的亮度值为节点,对G、R和近红外(near infrared,NIR)通道分别建立分段的线性变换模型进行校正。为验证校正精度,在遥感图像中分别选择大田水稻、小区试验田块和裸地3个不同区域的图像的G、R和NIR通道像素亮度均值及归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)作为评价指标。试验结果表明,和传统的整体线性变换相比,采用分段线性变换校正具有较高精度,G、R和NIR通道校正后的平均误差为8.6%,9.1%和11.7%,NDVI平均误差为11.5%,有效提高了阴影条件下的遥感图像的信息提取精度,提高了受云层影响遥感图像的利用率。研究为低空遥感的图像校正提供了参考。     

无人机遥感在农田信息监测中的应用进展

快速实时地掌握农田信息是实施精准农作的基础。以无人机为平台的低空遥感探测技术,具有空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,可填补地面监测和高空遥感间的测量尺度空缺,因此在农田信息精准监测领域具有广泛的应用前景。近年来,随着无人机飞行平台稳定性增强、操作难度降低,机载遥感设备的轻量化和多样化,以及遥感数据处理技术的进步,无人机遥感在农田信息监测领域得到了快速发展。本文对国内外相关研究成果进行了总结,对常用遥感技术类型和数据处理方法以及具体应用方向和实施效果进行了综述,并提出了当前存在的突出问题和未来的发展方向,以期为推动无人机遥感在农田信息监测和精准农业中更广泛的应用提供依据。