利用照片重建技术生成坡面侵蚀沟三维模型

该文利用运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图立体视觉(multi-view stereo,MVS)技术,提出了一种坡面侵蚀沟三维模型的快速重建方法。首先对普通相机拍摄的照片采用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)完成特征点的提取与描述,随机采样一致性算法(random sample and consensus,RANSAC)过滤掉最近邻匹配(nearest neighbor,NN)产生的误匹配点;然后通过SFM方法,迭代求解出相机矩阵和三维点坐标,用光束法平差(bundle adjustment,BA)进行非线性优化,确保误差的均匀分布和模型的精确;再使用基于面片的多视图立体视觉算法(patch-based multi-view stereo,PMVS),在局部光度一致性和全局可见性约束下,以SFM生成的稀疏点云为种子面片开始扩散,完成点云稠密重建。将照片快速重建方法获取的点云与地面激光扫描仪(terrestrial laser scanner,TLS)获取的点云及实测数据进行比较,结果表明,照片重建方法生成的点云稠密且能够完整展示侵蚀沟的发育形态,与TLS点云间的平均距离为0.0034 m,照片重建与三维激光扫描方法对侵蚀量的估算相对误差为8.054%,提取的特征线匹配率达89.592%。研究结果为侵蚀沟监测提供了参考依据。     

基于优化SIFT算法的无人机遥感作物影像拼接

针对作物遥感影像因对比度低所导致的使用尺度不变特征变换算法(scale-invariant feature transform,SIFT)提取特征点数目少,拼接效果不理想的情况,提出了一种基于图像锐化的自适应修改采样步长的非极小值抑制拼接算法,该算法在图像预处理中引入锐化滤波器对平滑后的图像进行卷积,增强图像细节,增加特征点提取数目,同时通过基于尺度的自适应修改采样步长,使图像特征点分布更加均匀,根据低对比度作物遥感影像的成像特性,采用非极小值抑制,提高图像匹配效率。在查找匹配点的过程中,引入最优节点优先算法(best-bin-first,BBF)查找最近邻与次近邻,采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)优选特征点。通过试验验证,该文改进后的算法相比于标准SIFT算法,在处理低空作物遥感影像时,特征点提取数目平均增加77.5%,特征点匹配对数平均增加15对,对于标准SIFT算法无法匹配的低对比度作物遥感影像,提取到了8对以上的匹配点对,满足了拼接条件。该改进算法相对于标准SIFT算法更适于低对比度遥感影像的拼接。     

基于双目立体视觉的机械手移栽穴盘定位方法

为了解决自动化机械手移栽过程中穴盘放置偏斜和底部局部"凸起"而引起的移栽效果不理想的问题,为机械手提供穴盘精准坐标,对穴盘准确定位方法进行研究。首先,根据机械手移栽特点提出穴盘定位总体方法及图像获取手段。其次,利用单目相机获取的图像采用像素标记法和Radon变换法计算穴盘中心坐标和角度,完成穴盘平面定位。再次,对双目相机获取的图像采用SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配的算法获得匹配点对坐标,并提出区域整合匹配点的方法。最后,利用整合的区域双目匹配点坐标配合相机标定结果重建匹配点的三维世界坐标,并且与穴盘平面定位结果相结合完成穴盘空间位置重构。试验结果表明,提出的穴盘定位方法能够真实地恢复穴盘空间姿态,中心像素横纵坐标相对误差分别在(-7,+7)和(-6,+7)像素内,角度检测值与实测值相对误差值在(-0.51°,+0.53°)内,利用SIFT特征匹配算法匹配双目图像,在2×4区域内对8对整合匹配点进行三维世界坐标重建,其中7个坐标的三个维度与测量值相对误差在2 mm内,1个坐标与测量值相对误差为4.6 mm内。该方法所应用的算法成熟,可以满足机械手移栽实际应用处理要求。     

采用计算机视觉进行棉花虫害程度的自动测定

采用计算机视觉技术，根据棉花叶片的孔洞及叶片边缘的残缺，来测定棉花虫害的受害程度。该方法应用局部门限法完成图像与背景的分割；用高斯拉普拉斯算子，进行棉花图像的边缘检测；利用边缘跟踪算法确定棉叶中的孔洞；利用膨胀算法确定叶片边缘的残缺。实验结果表明，该方法可有效的测定棉花虫害的受害程度，其测定误差小于0.05。     

形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。     

基于骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割和表型提取

针对当前三维点云分割方法难以精确分割玉米植株顶部新叶的问题,该研究提出一种基于点云骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割方法。首先利用拉普拉斯骨架提取算法获得植株骨架;其次根据玉米形态结构特征将植株骨架分解成器官子骨架,并实现器官粗分割;再以最优传输距离作为点云距离度量,采用从上到下的顺序对未分割点云进行精细分割;最后自动提取株高、冠幅、茎高、茎粗、叶长和叶宽6种表型参数。研究结果表明,茎叶分割的平均精确度、平均召回率、平均微F1分数和平均总体准确率分别为0.967、0.961、0.964和0.967;6个表型参数的提取值与实测值具有较强的相关性,决定系数分别为0.99、0.99、0.96、0.97、0.93和0.96。该研究方法能对茎叶器官进行精确分割,为玉米高通量表型检测、三维几何重建等提供了一种有效技术手段。     

基于多视角自动成像系统的作物三维点云重建策略优化

为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3～4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R²>0.90...     

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。     

田间作物群体三维点云柱体空间分割方法

农田作物群体表型信息对于研究作物内部基因改变和培育优良品种具有重要意义。为实现田间作物群体点云数据中单个植株对象的完整提取与分割,以便于更高效地完成作物个体表型参数的自动测量,该研究提出一种田间作物柱体空间聚类分割方法。利用三维激光扫描仪获取田间油菜、玉米和棉花的三维点云数据,基于HSI(Hue-Saturation-Intensity,色调、饱和度、亮度)颜色模型进行作物群体目标提取,采用直通滤波方法获取作物茎秆点云,基于茎秆点云数据使用欧氏距离聚类分割算法提取每个植株的聚类中心点,并以聚类中心点建立柱体空间模型,使用该模型分割得到田间作物每个单体植株的点云数据。试验结果表明,该研究的方法对油菜、玉米和棉花3种作物的分割准确率分别为90.12%、96.63%和100%,与欧氏距离聚类分割结果相比,准确率分别提高了36.42,61.80和82.69个百分点,算法耗时分别缩短为后者的9.98%,16.40%和9.04%,与区域增长算法分割结果相比,该研究的方法可用于不同类型农作物,适用性更强,能够实现农田中较稠密作物植株的分割。该研究的方法能够实现农田尺度下单个植株的完整提取与分割,具有较高的适用性,可为精确测量作物个体表型信息提供参考。     

基于知识的视觉导航农业机器人行走路径识别

目前的农业生产方式引起了环境污染、生态恶化等诸多问题，研制具有精确作业能力的视觉导航农业机器人因而被较多关注。针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像，探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征，并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点，运用路径知识启发机制识别出行走路径。与传统的阈值分割算法的对比处理试验表明，此识别算法可以明显地改善路径识别效果。     

基于Sylvester方程变形的荔枝采摘机器人手眼标定方法

针对视觉荔枝采摘机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人关联方式的手眼标定问题,该文提出一种基于优化的求解齐次变换矩阵方程的手眼标定方法。该方法通过机器人带动其臂上的双目相机从多个位置观测标定板,使用Sylvester方程变形对手眼标定近似方程线性化,再对简单的初值进行优化计算,最终得到精确的标定结果。该方法的软件用C++/Open CV开发实现,并进行了多个试验。试验结果表明,视觉与机器人关联后,定位误差与机器人运动次数相关,当距目标1 m左右,静态时的视觉系统误差均值为0.55 mm;动态工作时,视觉关联机器人重复定位误差的均值为2.93 mm,标准差为0.45 mm,符合具有容错功能的视觉荔枝采摘机器人的实际使用需求。使用基于Sylvester方程变形的手眼标定方法标定的视觉荔枝采摘机器人,在野外环境下,总体采摘成功率达到76.5%,视觉系统成功识别、定位采摘点的情况下,采摘成功率达92.3%。     

计算机视觉系统在图形面积测量及形状分析上的应用

探讨利用计算机视觉系统对目标物体平面图形面积和面积惯性矩的测量方法。文章注重计算机视觉系统编程实践。     

菠萝采收机械低成本双目视觉平台搭建与田间试验

摘要：视觉系统是菠萝采摘机械的关键部件之一,可为采摘终端提供待采果实的位置导航信息。考虑到菠萝果形较大,易于识别,以及系统应用于农业领域,需尽可能降低成本。该研究选取双目视觉技术,采用低成本的CMOS视觉传感器,辅以三脚架、双目云台,以及计算机、软件系统,搭建低成本双目视觉标定平台;研究了标定模型及流程,并基于C++和OpenCV v1.1环境以及Matlab标定工具箱的软件环境平台,采用张正友标定算法,分别对视觉传感器进行标定试验,选取了适合本平台的标定方法。基于此平台和开发的菠萝果实识别算法,在湛江菠萝田间进行果实深度测量试验发现,果实测试距离小于1 m时,深度误差在6～8 cm范围内,经软件算法校正后,误差控制在2～3 cm范围内,该平台试验结果良好,表明低成本试验平台具有可行性。该研究可为菠萝采摘机器人视觉系统的开发提供参考。     

基于计算机视觉的水产动物视觉特征测量研究综述

作为水产养殖集成信息化管理的主要信息源,水产动物视觉属性信息的测量不仅是判定水产动物生长状况,调控水质环境的主要信息依据,也是对水产动物进行喂养、用药、捕获、选别和分级等操作的前提基础。近年来,计算机视觉技术作为一项快速、客观、无损的检测方法,已被逐渐用于水产动物视觉属性的测量中,许多研究学者开展了大量的研究工作。该文更新和总结了国内外近20多年来有代表性的相关研究和解决方案,在描述计算机视觉检测系统的概念和组成结构的基础上,围绕尺寸测量、形状分析、颜色识别和质量估计等方面详细分析了计算机视觉技术在水产动物(以鱼类为主)视觉属性测量方面的国内外研究现状,着重阐述总结了研究人员在水产动物视觉检测的图像采集、轮廓提取、特征标定与计算等方面的具体改进措施,并对基于计算机视觉测量的水产动物疾病诊断,识别分类等综合应用现状也进行了分析探讨,以评估计算机视觉技术在水产动物视觉质量检测领域的总体应用情况和现存的主要问题,同时给出了今后的研究趋势与发展方向。     

计算机视觉在蘑菇采摘机器人上的应用

介绍了蘑菇采摘机器人的工作过程,并重点讨论了它的计算机视觉系统的图象分析所采用的基本算法。主要内容为蘑菇和苗床图象信息的数字特征;提取蘑菇边界所用的算法;封闭曲线的周长、面积和闭曲线中心坐标的计算。对现场获取的图象信息进行分析,所得到的结果与实际情况吻合,表明所采用的算法是有效的。     

基于3G和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器传输控制方案

智能视觉传感器技术因其低成本和图像高效采集优势成为当今无线视觉传感器网络（wireless vision sensor network,WVSN）的研究热点。该文在之前基于ARM平台S3C6410设计的低成本高分辨率农业视觉传感器（agricultural high resolution vision sensor,HRAVS）设计基础上,进行了网络和远程控制扩展,设计了一种基于WCDMA和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器远程传输控制方案（vision sensor remote transmission control schema for the HRAVS,VSRTC）。使新型HRAVS节点可以利用有线、Wi-Fi、3G和4G等支持WVSN和农业物联网的应用。该文详细设计了VSRTC的应用体系结构、传输控制协议、应用软件。利用扩展的网络化视觉感知传感器,在华南农业农业大学试验农场部署了10个图像采集节点构成的WVSN,并开展了25d的运行测试,测试了新型节点的稳定性、图像采集与编码的性能,采集图像的平均耗时,以及在不同分辨率下的视频帧速率等。结果表明,该节点能够有效地支持命令响应式、周期响应式、视频流3种采集模式;在重传方案支持下所有节点指令丢失率在1%以内;在非联网状态下节点本地工作模式下,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为6.2、8.2和11.1 s,最大视频帧速率分别为58.7、34.6、16.4帧/s;在全网络环境中,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为17.6、26.9和49.6 s,最大视频帧速率分别为20.2、16.1、9.3帧/s。该方案对实时性要求不太高的农业领域来说,基本能满足其高分辨率图像和视频传输的需要。     

果实缺陷面积的计算机视觉测定研究

以提高球形果实表面缺陷面积的计算机视觉测定精度为目的，分析了利用投影图像直接测定球形果实表面缺陷存在的问题；提出并建立了从投影图像恢复球形果实表面几何特征的象素点变换法和边界变换法，并通过试验进行验证。结果表明，建立的两种方法可使测定相对误差减小３５％左右。     

机器视觉技术在农业生产自动化中的应用

机器视觉技术在农业生产自动化中的应用研究发展非常迅速,为了能充分利用国外的最新研究成果,促进我国在该领域的研究和应用,文章分动植物生长情况监测和农业生产机器人两个方面综述了国外的研究进展,以供我国研究人员参考。     

计算机视觉技术在玉米生产管理中的应用

计算机视觉技术已经广泛应用于农业生产领域。对计算机视觉技术在玉米种子质量检验、玉米品种的识别、玉米粒形的检测、玉米田间杂草的识别等方面的应用做了介绍。