CBERS-02B星HR高分辨率遥感数据融合研究分析

在阐述遥感影像融合原理的基础上,以贵州省贵阳市部分区域为研究区,应用PCA,Brovey,SVR,IHS共4种融合方法对CBERS-02B星HR数据与CCD数据进行融合实验。从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行分析,对比4种融合方法对CBERS-02B星影像数据的适用程度,同时与SPOT-5融合数据进行对比分析。研究表明:(1)4种融合方法中,SVR变换法最适合CBERS-02B星遥感数据的融合,融合数据的各评价指标均高于其他融合方法,空间信息丰富,图像细节效果良好;(2)CBERS-02B星同源遥感数据融合影像的质量低于SPOT-5影像融合数据;(3)CBERS-02B星CCD数据的质量低是导致融合影像质量不高的主要原因,所以在CBERS-02B星HR数据的使用过程中应尽量寻求其他来源的多光谱数据进行融合。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。     

不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法

为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。     

基于电阻抗成像的植物单根断层图像重建

为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明：电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构（Newton's one-step error reconsruction,NOSER）算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式（primal dual-interior point method,PD-IPM）算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。     

根系及盐分含量对农田土壤干缩裂缝发育规律的影响

为研究不同根系含量和盐分含量土壤表面干缩裂缝的发育规律,该文提出了一套基于数字图像处理的裂缝几何参数提取方法,分析裂缝形态随含水率的变化规律。结果表明:随着含水率的降低,不同根系含量条件下裂缝面积密度和长度密度的差异显著(P0.05),裂缝发育稳定时根系含量越大,面积密度越小,长度密度越大。盐分质量分数为2.0%的土壤试样在整个干燥过程中裂缝面积密度明显比其他低盐分含量的试样高。当含水率27%时,盐分含量对土壤裂缝面积密度的影响差异明显,不同盐分含量的土壤裂缝面积密度和长度密度均差异显著(P0.05),说明盐分含量越大,稳定时土壤裂缝面积密度越大,长度密度越小。该成果对指导开裂土壤的农田灌溉具有重要的实践意义。     

基于改进的粒子群多阈值算法的白色异性纤维检测

为了提高皮棉中白色异性纤维的识别精度,该文提出了一种基于改进混沌粒子群的白色异性纤维检测算法,该算法将图像的像素点按灰度值分为多类,把所有相邻类间方差看做一个粒子种群,以最大类间方差组作为种群适应度评价函数。通过滑动窗口技术判断算法是否陷入局部最优。有效克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷。通过试验验证,该文提出的算法对白色异性纤维的识别准确率达到98.6%。通过与标准二维Otsu算法的对比分割试验发现在分割较细小的白色异性纤维以及白色纤维与皮棉发生重叠的情况时,该算法的分割结果比标准二维Otsu算法更准确,噪声点更少。为皮棉异性纤维检测与剔除工艺的改善提供了技术依据。     

基于机器视觉的红掌检测分级方法

中国盆花销售量随着消费水平的提高而迅速攀升,四大盆花之一的红掌在规模化生产中存在分级标准掌控不统一、分级结果不稳定以及效率低下等问题,制约了红掌产品的规模化生产,影响了红掌的出品质量。该研究提出基于机器视觉技术的红掌分级检测方法,对90株红掌的水平和竖直方向图像采集,经过二值化等处理,从侧视轮廓、俯视轮廓及佛焰苞轮廓特征三方面获取红掌植株的高度、冠幅、佛焰苞片数、苞片横径4项指标的信息, 针对每一项指标提出检测方法。试验结果表明,该方法对植株高度测量误差小于5.4 mm;针对植株冠幅提出了当量直径测量方法,佛焰苞片数测量正确率可达98.9%,苞片横径相对误差最大为6.52%。针对试验所选90盆红掌分级成功率达到97.8%。研究表明,利用机器视觉技术能够很好地实现对红掌盆花的在线检测分级。     

基于改进湍流模型和偏振成像技术的水下退化图像复原方法

为了满足工厂化水产养殖中过程控制的信息化要求,该文提出一种基于改进湍流模型结合偏振成像技术,具有较强鲁棒性的水下退化图像复原方法。考虑内外尺度对波结构函数影响,结合折射率谱,改进水下湍流退化模型以提高复原算法先验知识的完备性;基于改进的退化模型和水下前向散射光的偏振特性,利用偏振成像技术提取退化图像中的噪声特征;基于退化图像噪声特征,采用约束最小二乘滤波法进行退化图像复原;最后,对复原效果进行相应比较,结果表明在强湍流条件下本算法具有更为理想的复原效果。该研究可为复杂水流条件下水下退化图像复原方法研究提供参考。     

基于视觉里程计和自然信标融合的移动机器人定位算法

针对未知室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于单目视觉和自然信标融合的移动机器人定位算法。该方法采用普通摄像头和全景摄像头结合的方式进行定位。采用普通摄像头提取天花板特征,进行视觉里程计定位。全景普通摄像头提取周边环境及天花板信息,采用Harris-SIFT构建自然信标库,并且进行自然信标检测与识别。在两者的基础上,移动机器人进行实时定位。利用自然信标定位时,提出方向滤波器结合视觉里程计和惯导系统估计旋转角度,利用自然信标求取定位特征点,两者结合进行定位。该方法有效地结合了相对定位的快速性和绝对定位的准确性。在室内环境进行试验,其中自然信标定位在x,y方向的平均误差分别为38.66和31.54 mm。相比视觉里程计而言,结合自然信标定位的平均误差分别减小了32.53%和68.68%。融合视觉里程计的自然信标定位运算速度相比仅靠自然信标定位而言提高了约6倍左右,同时与视觉里程计定位处于同一数量级。试验结果表明相对于视觉里程计而言,所提算法大大提高了定位精度,同时不影响算法的实时性。     

基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选

制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.