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1.
基于器官尺度虚拟玉米冠层直射光分布的快速计算模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了给精确农业研究中所需的植物冠层光分布快速计算提供解决方法,提出了一个基于虚拟相机的玉米冠层直射辐射分布快速计算模型。该模型主要包括一个能代表田间玉米植株群体空间结构特征的虚拟冠层和一个虚拟相机,采用虚拟相机从太阳入射方向拍摄冠层图像,通过图像判读计算出植株各器官的太阳直射辐射分布。从模拟精度与模拟时间两方面评估了该模型的有效性。结果表明,该模型能很好地模拟器官尺度的植株光分布,并且比现有模型明显地缩短了计算时间。在引入计算虚拟冠层最小复制植株数的算法后,该模型的计算时间还能进一步缩短。另外,还探讨了虚拟冠层的植株器官形态简化描述的可行性,结果表明过度简化会导致模拟误差的明显增加。 相似文献
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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... 相似文献
3.
基于玉米冠层原位监测的全生育期叶色建模及其应用 总被引：2，自引：1，他引：1
针对田间玉米冠层叶色变化难以定量描述问题,该文利用田问原位冠层监测系统,在摄像机自动曝光模式下连续采集多个玉米品种的冠层图像,揭示了复杂天气条件对图像和玉米冠层颜色的影响.利用概率密度统计分析方法分别计算玉米6个关键生育期的冠层亮度-色度分布,并针对冠层色度具有明确变化趋势且分离度较高的冠层亮度区间,建立了全生育期玉米冠层叶色模型.进而,基于该模型建立了适合不同玉米生育期的冠层图像自动分割方法,将玉米全生育期的冠层图像分割精度提升到82.6％,并揭示了不同品种玉米在叶片发育过程中冠层叶色与叶龄的相关性,利用登海605和农大108的冠层叶色预测出的生育期叶龄均方根误差RMSE (root mean squared error,RMSE)分别为1.14和1.41叶.试验结果表明,该文建立的玉米冠层叶色模型能够较好描述玉米关键生育期的冠层叶色变化规律,对玉米冠层图像分割、生育期估计、玉米品种表型鉴定具有重要意义. 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
果园精细管理中,苹果树冠层结构决定了叶幕期光照分布情况,而叶幕期光照分布又是关系到果实产量和质量的重要因素之一。该文以纺锤体苹果树为研究对象,提出了基于苹果树冠层计盒维数的光照分布预测方法。在冠层尺度内,按照网格法划分休眠期苹果树冠层三维点云数据,通过分析该数据构成的果树冠层空间结构,提出用计盒维数量化果树冠层结构的方法;通过分析休眠期冠层结构特征和叶幕期冠层相对光照分布特点,研究了休眠期苹果树三维冠层网格空间计盒维数与叶幕期冠层光照空间分布之间的关系,预测了叶幕成形期苹果树冠层光照分布。通过连续3 a的数据分析,叶幕期苹果树冠层阳面光照分布平均预测精度为76.11%,阴面平均光照分布预测精度为74.10%,该方法可为苹果树自动化修剪合理性评判提供技术支持。 相似文献
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田间光照条件下应用半球图像解析玉米冠层结构参数 总被引：3，自引：3，他引：0
半球图像法是一种重要的作物冠层结构参数间接获取方法,该文针对半球图像法易受田间变化光照影响,提出一种基于多曝光图像融合映射的变化光照去除方法。首先,在田间条件下获取一组不同曝光值的冠层半球图像序列,然后通过图像亮度和曝光时间的线性方程组计算冠层的光照辐射强度图,而后采用直方图均衡化思想将不同时刻光照辐射强度图向RGB空间映射,映射后半球图像亮度均衡分布,消除光线变化对图像亮度的影响。在冠层参数解析阶段,利用Beer-Lambert定律反演玉米半球图像冠层叶面积指数(leaf area index,LAI)和平均叶倾角(mean leaf angle,MLA)的计算方法。试验结果表明,变化光照条件下半球图像冠层参数解析方法与直接测量法具有较高的相关性,LAI测量相关系数为0.970。该方法扩展了半球图像法的适用范围,为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。 相似文献
7.
Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法 总被引：2，自引：5，他引：2
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。 相似文献
8.
基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像 总被引：3，自引：3，他引：0
图像拼接可以建立宽视角的高分辨率图像,对实现农业智能化有重要作用。基于Kinect传感器的图像拼接方法利用彩色和深度双源信息,能够有效避免图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,但是存在拼接时间较长和目标植株不明显等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect传感器彩色和深度信息的目标植株图像快速拼接方法。首先用K-means聚类算法和植株深度信息提取彩色图像中有效植株区域,再采用SURF(speeded up robust features)算法进行特征点提取,利用相似性度量进行特征点匹配并根据植株深度数据去除误匹配,由RANSAC(randomsampleconsensus)算法寻找投影变换矩阵,最后采用基于缝合线算法的多分辨率图像融合方法进行拼接。室内外试验结果表明:该文图像拼接方法更能突显出目标植株且极大缩短了拼接时间,该方法图像拼接时间只需3.52 s(室内)和7.11 s(室外),较基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接方法时间缩短了8.62 s(室内)和38.56 s(室外),且平均匹配准确率达96.8%。该文拼接后图像信息熵、清晰度、互信息、空间频率平均分别为6.34、50.36、11.70、11.28,图像质量较传统方法均有提高。该研究可为监测农业植株生长状态、精确喷洒药物提供参考。 相似文献
9.
基于优化SIFT算法的无人机遥感作物影像拼接 总被引：2，自引：1，他引：1
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。 相似文献
10.
果园变量喷雾技术研究现状与前景分析 总被引：2，自引：12，他引：2
果园变量喷雾是提高农药有效利用率、提升果品品质的重要手段之一,已经成为国内外学者研究的热点课题。为明确果园变量喷雾技术与装备已处的研究阶段、所面临的挑战和未来发展的方向,该文从果园变量喷雾技术中冠层结构探测与重构、施药智能决策和变量喷雾执行系统3个主要环节,重点概述了冠层结构探测的主要技术手段及其优缺点,认为机器视觉技术、超声波传感技术、LIDAR(light detection and ranging)探测技术及其相互之间的组合传感技术是未来最主要发展的冠层结构探测技术;综述了当前所采用的基于果园面积GA(ground area)模型、基于冠层高度的LWH(leaf wall height)模型、基于树体面积的LWA(leaf wall area)模型和基于冠层体积的TRV(tree row volum)模型,在此基础上阐述了这4种模型之间的内在联系;在分析了对靶开关决策、离散型决策和连续型决策模型的现状和特点的基础上,提出基于模糊算法的施药量智能连续决策是未来重要的发展方向;从果园变量喷雾机所采用的传感技术、决策模型和所取得的技术指标方面论述了当前世界最典型的装备现状,进一步分析了施药量调控系统、风量调控系统和喷雾位置调控系统的研究现状,提出了风量快速调控系统和喷雾位置快速响应系统的发展方向,以期为果园变量喷雾技术与装备研究提供参考。 相似文献
11.
真实环境中树的三维重建可在虚拟现实、景观设计及农林业应用方面发挥重要作用,为解决真实环境中树的三维重建问题,该文提出一种基于稀疏图像的交互式建模方法。在自然环境下采集2幅相差90°的树图像及对应4～7幅中间图像,采用交互式编辑方法在夹角相差90°的1幅图像上获取各级树枝二维投影位置及粗度信息,再通过中间图像找到各级树枝在另一幅图像上的匹配树枝,并交互式调整树枝位置信息,然后进行透视校正,生成树枝三维几何模型,最后根据叶序规则添加树叶完成重建。通过对苹果树、樱桃树和枫树的重建结果表明,该方法交互性好,对图像拍摄数量与角度要求不高,重建时间在55～125 min之间,且能较好保持树的拓扑结构,可为虚拟植物建模、虚拟修剪试验和植物拓扑结构分析等提供参考。 相似文献
12.
苹果采摘机器人中的图像配准技术 总被引：3，自引：8，他引：3
为了减少自然环境下的光线干扰,采用一个彩色相机和一个深度相机获取目标物的图像,利用多源传感器信息融合与互补方法,实现多目标图像的精确配准。基于TOF（time of flight）技术的PMD（polarization mode dispersion）相机,能实时获得强度图像和深度信息。以苹果树为研究对象,采用Harris检测提取特征点,在归一化互相关系数法的基础上运用邻域的支持强度实现了PMD图像与彩色图像的同名点配准。对自然场景中共50组图片进行试验验证,该方法顺光条件下正确匹配率达到85.75%,逆光条件下的匹配率是79.57%,能满足光线变化的图像精确配准的要求。 相似文献
13.
由于苹果表面缺陷与果梗/花萼具有相似的灰度特征,通过传统机器视觉方法难以对两者进行有效区分。为避免苹果果梗/花萼对其表面缺陷识别造成干扰,该研究提出了一种基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法。通过搭建条纹投影系统,投影仪投射三步相移条纹至苹果样本,摄像机同步采集经苹果表面调制的条纹图像;通过分析发现果梗/花萼区域的条纹图像凹凸性与正常区域存在明显差异,利用三步相移算法恢复条纹图像的截断相位,结合相位偏移、阈值分割和二维凸包算法便可检测出苹果果梗/花萼。试验结果表明：该方法能够有效地区分果梗/花萼和表面缺陷,识别出不同位置和角度的果梗/花萼,整体准确率可达到99.12%;同时能够满足在线检测需求,平均处理时间约为0.479s。该研究可为苹果外观品质检测提供技术支持。 相似文献
14.
基于图像特征融合的苹果在线分级方法 总被引：8，自引：7，他引：1
苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。 相似文献
15.
苹果采摘机器人夜间图像边缘保持的Retinex增强算法 总被引：2，自引：2，他引：0
为了提高采摘机器人的适用性和工作效率,保证成熟苹果果实的及时采摘,需要机器人具有夜间连续识别、采摘作业的能力。针对夜间苹果图像的特点,该文提出一种基于引导滤波的具有边缘保持特性的Retinex图像增强算法。利用颜色特征分量采用具有边缘保持功能的引导滤波来估计出照度分量;进而利用单尺度Retinex算法对图像进行对数变换获得仅包含物体本身特性的反射分量图像;分别对照度分量和反射分量图像增强后,再合成为新的夜间苹果的增强图像。文中选取30幅荧光灯辅助照明下采集到的夜间苹果图像进行试验的结果显示,该文增强算法处理后的30幅图像的平均灰度值,分别比原始图像、直方图均衡算法、同态滤波算法和双边滤波Retinex算法处理后的图像平均提高230.34%、251.16%、14.56%、7.75%,标准差平均提高36.90%、-23.95%、53.37%、28.00%,信息熵平均提高65.88%、99.68%、66.85%、17.53%,平均梯度提高161.70%、64.71%、139.89%、17.70%。且该文算法较双边滤波Retinex方法的运行时间平均减少74.56%。表明该文算法在夜间图像增强效果和运行时间效率上有明显的提高,为后续夜间图像的分割和目标识别提供了保障。 相似文献
16.
苹果采摘机器人视觉系统研究进展 总被引：14，自引：10，他引：4
视觉系统是苹果采摘机器人最重要的组成部分之一,它在一定程度上决定了苹果采摘机器人完成采摘任务的质量及速度。为明确苹果采摘机器人视觉系统所面临的挑战及未来研究方向,该文首先对世界各国现有苹果采摘机器人的研究情况从视觉传感器类型、视觉系统硬件组成、采摘成功率及作业时间等方面进行了概述,然后分别对现有苹果采摘机器人视觉系统中苹果图像分割方法、受着色度、光照、表面阴影、振荡、重叠及遮挡等影响下的苹果目标的识别与定位方法、苹果采摘机器人视觉系统对枝干等障碍物的识别方法以及视觉系统中双目视觉技术立体匹配问题进行了综述,进一步分析了苹果采摘机器人视觉系统中存在的问题,指出视觉系统结构的优化、视觉系统中智能算法的优化、提高视觉系统的实时性、振荡苹果目标的识别与定位、视觉系统受振动影响时苹果目标的识别与定位及提高视觉系统的性价比等方面将成为未来重点研究方向,为深入研究苹果采摘机器人视觉系统提供参考。 相似文献
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为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。 相似文献
18.
融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建 总被引：2，自引：7，他引：2
重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。 相似文献
19.
基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法 总被引：3，自引：3，他引：0
树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%～4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%～12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。 相似文献
20.
为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到待分割强度图;计算待分割强度图矢量场卷积的局部中心,选出多目标的初始轮廓控制点,将参数的活动轮廓模型应用于待分割强度图像进行叶片的分割;采用标记的方法将分割轮廓映射至距离点云集,设计以单个叶片为单位的平面拟合选择机制,最终完成草莓三维模型的重建及显示。为验证该算法的有效性,将三维重建后的有效叶片数,平均单叶长度及叶片距离差作为评价指标,实验结果表明,有效叶片数正确率为85.6%,平均单叶长度模型正确计算率为88.4%,叶片距离差正确计算率为82.4%,研究结果可应用于原位草莓植株的空间位置测量,可为农业机器人局部视觉场景中植株空间结构的构建提供参考。 相似文献