基于多进制小波的森林遥感影像融合

为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量;然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。     

一种基于图像分析的玉米病虫害智能化识别方法

农业病虫害智能化探测是现代农业发展的必然趋势,也是基本要求之一。以玉米病虫害为研究对象,借助计算机图像分析技术,提出了一种玉米病虫害智能化识别方法。首先对降质的玉米病虫害图像实现单层小波分解,以实现图像信号的多尺度分解,获得低频分解系数和高频分解系数。由于低频分解系数包含绝大多数图像低频信号,降质程度可忽略不计,设计了一种具有调节因子的自适应增强函数模型,通过设定固定阈值,对高于该阈值的系数进行只适应增强,反之则进行抑制。然后对上述各高频系数进行第二层小波分解,对获得的低频分解系数予以舍弃,对于高频系数则通过设计一种随着分解层数的变化而自适应调整阈值的小波阈值函数模型来进行处理。最后分别进行2层小波系数重构。结果表明,该方法对玉米病虫害图像的复原效果优于小波硬、软阈值函数模型,能够根据复原后的图像进行病虫害的准确识别,稍加改进可应用与农业智能化设备(如农业机器人)的内置程序中,能实现对病虫害图像的实时化地获取、处理,智能化地识别。     

由小面阵CCD组合构成宽角航空相机

本文研究由多台小面阵CCD相机构建组合式宽角航空相机的新方法--包括由3台或4台相机组合构建的多相机系统结构,由其分离的各影像转换成等效大影像的数学表达;利用室外和室内近景相机检校场对组合相机系统进行高精度检校的内容、解算方法和检校结果;最后给出了以 3相机组合系统装备无人驾驶飞行器(UAV-II)进行低空摄影的影像成果.     

自然光温室草莓叶片图像边缘提取的新多尺度分析算法

本研究提出了一种基于四级daubechies 5('db5')小波分解提取自然光温室中草莓叶片图像边缘的新算法。该算法对不同尺度的重建图像采用不同的分割和运算方法,以去除叶片目标边缘的外部背景和内部纹理干扰。这种方法有两个优势:一是从不同的尺度空间来获取相应映射区域的重建图像,可以为相应的各层空间区域提供不同的图像抽象特征。另一方面,在某个尺度空间中特定映射区域的某些图像特征难以获得,而其它尺度空间中特定映射区域的这种特征则容易得到。在本文中对不同尺度重建的图像处理时,主要采用Otsu阈值分割获得不同尺度重建图像得到相应空间位置的二值图像区域,并用canny分割不同尺度相应映射区域的重建图像获取相应空间位置的准确梯度的边缘,并通过不同尺度空间相应映射区域的两种分割的综合,得到精确完整的叶片边缘。但是由于草莓叶片图像各自不尽相同,自然光温室的光辐射和反射环境下叶片图像的局部非均匀照度,导致canny边缘提取会产生大量非叶片边缘的伪边缘,所以必须对在不同尺度之间相应的空间映射区域内的重建图像,进行分割处理和边缘提取处理,对其结果进行跨尺度的形态学和逻辑运算,用以避免叶片图像的canny伪边缘造成叶片的内部分割不完整碎片和叶片内部区域与叶片外部区域的粘连。为此,本研究将尺度重建叶片图像的canny伪边缘分为三类。第一类canny伪边缘是第一层小波分解重建的叶片图像边缘外部区域的canny伪边缘。第二类和第三类canny伪边缘在第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割的前景区域中。这两类映射区域中canny伪边缘都是映射第一层小波分解重建图像的相应空间区域的canny边缘,只是利用了第三层小波分解重建叶片图像的第一次Otsu分割的前景区域,通过分类划分该区域对canny伪边缘进行分类处理。其中第二类canny伪边缘的区域是通过以第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第三层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的亮度突出的叶片图像边缘内部前景区域;第三类canny伪边缘的区域同样是通过以第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第三层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的叶片图像边缘内部区域内灰度差异明显的背景区域。本文根据多尺度重建图像的区域类别划分,构造了针对这三种不同区域的纹理特征的不同处理方法,得到了完整的、无干扰的精确的叶片canny边缘。最后,对多尺度方法进行了简化,给出了温室草莓叶片自然光的有效分割算法。     

长时序高光谱图像清晰度影响因素分析

目的 清晰度是评价对地观测成像仪影像数据质量的典型指标之一,可以反映成像仪对地物边缘变化的敏锐程度。已有的对地观测成像仪在轨测试及图像质量评价方法研究中,往往关注遥感影像清晰度是否达标,或监测其变化趋势,未对清晰度变化影响因素进行深入探讨。针对这一问题,本文主要对长时间序列的成像仪成像清晰度的变化以及影响因素进行探讨。方法 以天宫一号高光谱成像仪短波红外谱段0级数据作为研究对象,首先利用改进的基于边缘检测的清晰度算法计算出影像的清晰度,其次将各影像数据对应的成像仪工程参数进行筛选,然后利用Apriori算法对长时间序列高光谱影像的清晰度与成像时刻的工程参数进行关联规则挖掘,利用最小支持度阈值和最小置信度阈值筛选出强关联规则,并附加提升度和余弦对强关联规则进行验证,最后结合3维散点图对影响清晰度的主要因素进行定量分析。结果 经大量测试数据表明,天宫一号高光谱成像仪短波红外谱段影像清晰度较好,影响清晰度的主要因素有太阳高度角、拍摄积分时间以及平台稳定性(包括俯仰角、偏航角和滚动角的稳定性)。太阳高度角与图像清晰度呈正相关关系,即当太阳高度角大于65°时,影像清晰度较高,当太阳高度角小于30°时,影像清晰度较低;平台稳定性与图像清晰度呈正相关关系,即当太阳高度角大于30°且小于65°时,平台稳定性高倾向于得到清晰度较高的图像,平台稳定性低倾向于得到清晰度较低的图像;拍摄积分时间与图像清晰度呈负相关关系。结论 基于关联规则挖掘的长时序高光谱图像清晰度影响因素分析方法是一种有效的分析方法,可以挖掘出与影像清晰度强关联的工程参数。后续可扩大工程参数范围,利用此分析方法进一步研究遥感图像其他指标与工程参数的关联关系。     

基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪

将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。     

基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理

对农产品检测过程中所获得的视觉图像中时常出现的噪声滤波问题进行研究,以薯类视觉图像为例提出了一种基于提升小波变换的自适应滤波算法。该算法首先采用分解、预测、更新对噪声图像进行单层提升小波变换,保留低频分解系数不变;其次对高频分解系数采用自适应Canny边缘算子进行边缘轮廓提取,保留边缘轮廓,对图像剩余部分进行有针对性地自适应滤波;再提出一种新型小波阈值函数模型对低频分解系数进行噪声抑制,最后进行分解系数重构。为了进一步改善滤波后图像的视觉效果,采用自适应同态滤波进行增强处理。仿真结果表明,该算法对薯类等农产品视觉图像中噪声的处理比小波阈值法、自适应中值滤波算法有优势。     

基于ASIFT的低空遥感影像拼接技术

对ASIFT算法原理进行了深入的分析,并在此基础上提出了基于ASIFT的低空遥感影像拼接的新算法.新算法首先利用ASIFT提取图像对应的特征点,通过最小二乘法计算仿射变换矩阵,最后根据仿射矩阵实现图像的变换与拼接.实验结果表明,由于ASIFT算法具有仿射不变性,相比SIFT算法更加符合低空遥感影像的特点,能很好地解决平移、旋转、仿射变换情况下的图像拼接问题.     

小波基对多聚焦图像融合效果的影响

不同的小波基函数对图像融合的效果不同.通过研究小波基函数的主要特征,采用相同的分解级数和融合准则,对已配准的多聚焦图像应用不同的小波基进行融合试验,低频系数用均值进行融合,高频系数用最大绝对值进行融合,并且应用客观评价指标平均梯度、信息熵、边缘保留度、互信息及标准差等对不同小波基融合后得到的图像进行分析对比,总结出多聚焦图像融合不同的小波基选择方法,为实际应用中小波基的选择提供参考.     

一种非下采样轮廓波变换域水果图像预处理方法

水果图像在获取过程中受到拍摄系统自身的缺陷、复杂多变的成像环境等多重因素的限制,导致图像被掺杂进一些噪声,降低了图像的清晰度。结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),提出了该类图像的有效预处理方法。该方法首先对图像进行多尺度NSCT分解,获得低频分解系数和高频分解系数;然后对低频分解系数进行模糊增强处理,对高频系数采用二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering algorithm)进行处理;最后进行分解系数重构,获得清晰度较高的水果图像。分别将此算法与已有的几类同类型算法对水果图像进行去噪处理,并引入峰值信噪比(peak signal noise to ratio,PSNR)作为处理效果评价指标,结果表明,此算法性能明显优于已有的同类型算法。     

Near-optimal coverage trajectories for image mosaicing using a mini quad-rotor over irregular-shaped fields

Aerial images are useful tools for farmers who practise precision agriculture. The difficulty in taking geo-referenced high-resolution aerial images in a narrow time window considering weather restrictions and the high cost of commercial services are the main drawbacks of these techniques. In this paper, a useful tool to obtain aerial images by using low cost unmanned aerial vehicles (UAV) is presented. The proposed system allows farmers to easily define and execute an aerial image coverage mission by using geographic information system tools in order to obtain mosaics made of high-resolution images. The system computes a complete path for the UAV by taking into account the on-board camera features once the image requirements and area to be covered are defined. This work introduces a full four-step procedure: mission definition, automatic path planning, mission execution and mosaic generation.     

植物叶片面积测量系统的设计及应用

介绍了用CCD（Charge Coupled Device）测量植物叶片面积的方法，设计了测量系统的多种组成方案。该系统通过标准的图像接口，实现了硬件部分与软件部分相互无关，硬件可以采用扫描仪、数码相机、视频图像采集卡加视频摄像头等应用CCD的数字化图像采集设备。软件采用交到方式实现图像分割、系统标定和最终测量，试验表明，该系统具有测量精度高、测量范围大、使用方便等特点，使用数码相机时可以实现非破坏性测量，在农业、林业等方面具有广泛的应用前景。     

一种基于BP神经网络的低分辨率图像复原方法

为了研究低分辨率图像的复原问题,文中选取线性和非线性插值法对多帧图像的公共信息矩阵进行插值,得到重构矩阵.通过对每帧图像公共信息同一位置像素差异的分析,确定还原效果最好的特征块.利用这些特征块和对应的原特征块,构筑并训练神经网络,再由该神经网络重新还原每一帧图像,从而缩小每一帧公共信息之间的细节差异,达到最好的还原效果.试验表明,该方法能够很大程度能够提高算法的运算速度和运算精度.     

木材节子图像增强的小波变换与双三次插值融合方法

为提高木材节子图像的清晰度和对比度，针对木材节子图像的边缘特征，以木材活节和死节图像为对象，研究小波变换与双三次插值融合的木材节子图像增强算法。结果表明，本方法增强后的木材活节和死节图像在峰值信噪比和结构相似性指数分别为22.994 8、32.054 1和0.928 9、0.919 2，均显著高于直方图均衡化和双三次插值方法，这表明本增强方法具有更好的去除噪声效果和图像保真性能。此外，增强后的木材活节和死节图像的平滑指数为2.934 2、3.889 3，显著优于直方图均衡化和双三次插值方法，这表明该方法不仅提高了清晰度和对比度，而且具有更好的边缘细节信息保留功能。     

基于无人机平台和图像分析的田间作物检测

为高效、精准、及时地获取农作物的空间分布及其面积,建立了基于无人机平台和图像分析的大田作物检测方法:采用小型四旋翼无人机搭载高性能数码相机获取作物图像后,通过图元分割和目视解译获得目标样本,提取其21维颜色特征和3维纹理特征,采用BP神经网络分类器和像素累加法进行作物种类识别和面积测量。试验结果表明,系统对小麦、油菜、蚕豆和大蒜的平均识别率达86%,面积测量的平均相对误差约为9.62%。     

基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统的研究

【目的】针对传统的植保无人机喷雾作业时化肥农药浪费大,利用率低,造成环境污染的问题,研制一种基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统。【方法】利用中值滤波算法对田间航拍图像进行去噪,采用分层K_means硬聚类算法实现对农田航拍图像的分割,提取非作物区域的颜色、纹理特征空间的22个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的17个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对非作物区域图像进行识别,并根据识别结果控制喷头,实现精准喷雾。【结果】测试样本的识别率可达为76.56%,在无干扰风场情况下,当P_阀为10%时,减施率可达32.7%。【结论】本系统为农业航空精准喷雾控制技术的应用提供了参考方向和决策支持。     

RGB and multispectral UAV image fusion for Gramineae weed detection in rice fields

In this paper, a new method to fuse low resolution multispectral and high resolution RGB images is introduced, in order to detect Gramineae weed in rice fields with plants at 50 days after emergence (DAE).The images are taken from a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) at 60 and 70 m altitude. The proposed method combines the texture information given by a high resolution red–green–blue (RGB) image and the reflectance information given by a low resolution multispectral (MS) image, to obtain a fused RGB-MS image with better weed discrimination features. After analyzing the normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized green red difference index (NGRDI) for weed detection, it was found that NGRDI presents better features. The fusion method consists of decomposing the RGB image using the intensity, hue and saturation (IHS) transformation, then, a second order Haar wavelet transformation is applied to the intensity layer (I) and the NGRDI image. From this transformation, the low–low (LL) coefficients of the NGRDI image are replaced by the LL coefficients of the I layer. Finally, the fused image is obtained by transforming the new wavelet coefficients to RGB space. To test the method, a one hectare experimental plot with rice plants at 50 DAE with Gramineae weeds was selected. Additionally, to compare the performance of the method, two indices were used, specifically, the M/M_GT index which is the percentage of detected weed area, and the MP index which indicates the precision of weed detection. These indices were evaluated in four validation zones using three Neural Networks (NN) detection systems based on three types of images; namely, RGB, RGB + NGRDI, and fused RGB-NGRDI. The best weed detection performance was obtained by the NN with the fused image, with M/M_GT index between 80 and 108% and MP between 70 and 85%.     

低空林地航拍图像拼接的改进缝合线算法

目的图像拼接效果的优劣主要取决于图像配准和图像融合两个步骤。图像配准误差导致的错切以及图像序列间的视差导致的鬼影、重影问题可通过图像融合算法减小或消除。目前图像融合算法中最佳缝合线算法的综合效果较好, 但没有考虑到拼接图的正射效果, 并且无人机低空飞行时树高相对飞行高度比值较大, 这在获取正射影像时是不可忽略的干扰因素。传统的数字正射影像(DOM)是基于数字高程模型(DEM)对单张影像进行数字微分纠正进而拼接成整个区域的正射影像图。但是, 地形高程数据和植物的高度数据获取困难, 而恢复出来的地形和植物高度与实际数据存在误差, 造成DOM在局部边缘出现扭曲、模糊问题。本文提出一种不需要DEM数据, 仅用图像信息使拼接结果图保留正射投影的改进缝合线算法。方法首先对SURF特征检测、匹配与筛选, 用RANSAC算法求得的单应性矩阵确定相邻图像重叠区域; 然后基于重叠区中像素点位置与相邻两图像中心点位置的距离差可以反映正射效果的思想, 将距离差引入能量函数, 同时设计了动态权值参数用来平衡颜色、结构和距离三者的重要程度, 利用动态规划思想搜索得到最佳缝合线; 最后在缝合线两侧进行多频带融合生成类似正射影像的无缝拼接图。结果实验图像来源于不同样地、不同飞行高度, 在相邻两幅图像以及同一条带航线图像上将本文的改进缝合线算法与其他3种缝合线算法以及Pix4D生成的数字正射影像进行对比。实验结果表明, 本文提出的缝合线改进算法能保留正射投影, 视觉效果优于现有的缝合线算法, 在城镇建筑图像的实验中局部效果优于Pix4D。结论本文针对无人机低空林地航拍图像拼接重影问题和拼接结果由于视角不同而产生非正射影像区域的问题, 实现了一种不需要DEM数据进行数字微分纠正但能生成类似正射影像效果的改进缝合线算法。实验结果显示, 本文算法优于目前的最佳缝合线算法, 能够保留正射投影, 效果类似DOM, 并且在保证物体边缘清晰方面优于目前商用软件生成的DOM。这有利于更准确地计算林地的郁闭度, 估算林地植被覆盖面积, 对跟踪识别地表动植物也具有一定的帮助。除林地图像之外, 本方法也可以推广到其他需要保留正射投影的低空航拍拼接应用领域, 如城镇航拍图像等。      

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

一种面向农业无人机影像分割的尺度参数自动确定方法

【目的】自动提取影像中作物种植区域信息,对于推动无人机高分辨率影像在精准农业中的应用具有重要意义。本研究针对分割评价函数中加权局部方差法（weighted local variance,WLV）的缺陷,面向农业无人机影像高精度自动分割的需求,提出改进方法并基于不同作物田间试验数据进行对比验证。【方法】针对WLV没有充分考虑分割对象内部同质性的问题,本研究在WLV的基础上增加对象间同质性的计算,提出了改进加权局部方差法（improved weighted local variance,IWLV）。设计玉米氮肥试验和小麦水肥试验,获取不同作物不同时期及长势下的无人机影像。基于获取的无人机影像,设置不同情景,分别耦合主流分割算法与WLV、IWLV法开展影像分割,将它们的分割结果与人机交互分割结果进行对比,并基于单尺度对象精度（single-scale object accuracy,SOA）法进行评价。【结果】基于WLV法选择的最优分割尺度往往偏大,分割影像时会存在欠分割现象,而基于IWLV法选择的分割尺度进行分割的结果与人机交互分割结果更为接近。对于所有设定的分割情景,IWLV法获得了更高的SOA值。【结论】与WLV法相比,本研究提出的IWLV法可以更准确实现无人机影像分割中尺度参数的自动确定。