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针对具有颜色信息的大豆冠层三维结构形态的重建问题,采用PMD摄像机与彩色摄像机相结合的多源图像采集系统获取大豆冠层多源图像,对大豆冠层多源图像特征点配准方法进行研究。以彩色图像和强度图像为研究对象,利用仿射变换实现彩色图像坐标系到PMD图像坐标系的转换;利用Harris算法检测图像特征点,采用基于归一化互相关系数法(NCC)实现特征点粗匹配。为克服传统RANSAC算法抽样次数较多及和数据检验时间较长的弊端,提出在特征点匹配阶段,按照可信度将特征点对排序,从可信度高的点对开始抽取的方法来优化经典RANSAC算法,进而实现特征点精匹配,最终完成多源图像特征点配准。为验证本研究提出的图像配准算法的有效性,将该算法与传统图像配准算法相对比,结果表明:室外和室内环境下,样本组的平准正确配准率分别为83%和87%,均优于传统图像配准算法,并满足快速配准大豆冠层多源图像特征点的要求。 相似文献
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基于间隙度的无人机林地航拍图像序列拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
无人机林地航拍图像具有的分辨率高、数据量大、边缘丰富的特点,造成了特征点配准中误匹配率的增加,因此本文提出了一种新的无人机林地航拍图像序列拼接方法。分形中的间隙度可用于描述图像区域纹理的粗糙程度,本文首先利用间隙度特征选取图像中局部图像块作为候选区域查找特征点,减少了待配准的特征点数量,提高了特征点配准正确率;其次,采用全局拼接技术变换图像,减少传统拼接中矩阵连乘产生的误差的积累和传播。实验中选取了不同拍摄高度的两组图像序列,将本方法与传统的全局SURF特征方法和降采样图像拼接方法进行了对比,结果显示本方法可以有效拼接图像,同时不会损失原图像的精度信息,并从视觉效果和均方根误差两个角度证明了本文方法优于其他两种方法。 相似文献
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针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法.首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配.然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像.对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准.比起尺度不变特征转换(SWT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性. 相似文献
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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. 相似文献
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提出了一种基于RANSAC的柱面图像配准算法.首先采用NCC算法对检测出来的Harris角点进行粗匹配，然后采用两次改进的RANSAC算法删除误配，提高正确匹配角点的数量，最后对仿射变换模型参数进行Levenberg-Marquardt非线性优化以进一步降低图像的配准误差.实验结果表明：通过一次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.2%，通过二次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.6%，与现有算法相比，在同等条件下获得了更高的匹配有效率. 相似文献
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基于角点匹配图像拼接方法的改进 总被引：1，自引：0，他引：1
在图像拼接领域,同时提高图像拼接的质量和速度是比较困难的。为了解决这个问题,本研究对图像拼接中的特征匹配和图像融合这2个关键部分进行了改进。在特征匹配方面,传统的用于提纯出匹配特征点的方法是使用RANSAC算法。为了解决其在不匹配点比例较大时提纯效率较低的缺点,本研究提出了一种使用聚类法预提纯特征点再用RANSAC算法精确提纯的方法,在图像融合时,使用了最佳路径法与亮度权重函数相结合的方法,以达到消重影并使拼接结果图像自然的目的。试验证明,经过对图像拼接以上2部分的改进算法效率有极大的提高,并能有效地去除重影使拼接图像更加自然。 相似文献
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由于相机自身视野的原因,在岩心图像扫描过程中,一幅岩心图像往往无法被完整扫描,使得对岩心图像分析增加了难度。为了解决这个问题,每行选择距离边界30个像素点来对左右2张图像进行局部特征点提取,提高了匹配速度。基于加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法对岩心图像进行特征提取,利用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对岩心图像特征点去噪。结合欧氏距离与特征向量筛选最优特征点,从而实现岩心图像高精度拼接,得到完整的岩心图像。该拼接方法减少了人为因素导致的错误,确保了地质资料的客观性和准确性,便于对岩心图像的专业分析与应用,具有良好的拼接效果和应用前景。 相似文献
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植物动画合成是当今的一项研究热点,运动信息的提取与重构是在计算机上实现高效、逼真植物动画合成的基础和关键。以玉米为研究对象,采集真实的植物运动视频,将视频转换为图像序列并选取若干关键帧。研究数字图像处理算法,提取图像前景目标,并对目标细化和毛刺去除得到清晰、完整的二值植物骨架图像。基于植物骨架图像提出了植物动画特征点数据提取方法,并将特征点数据映射到三维植物模型,实现了数据驱动的植物动画。 相似文献
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低空林地航拍图像拼接的改进缝合线算法 总被引：1，自引：0，他引：1
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刘毛毛 《新农村(黑龙江)》2011,(7X):93-93
本文研究并实现了一种基于SIFI＂特征的显微镜下图像拼接算法,通过对显微下图像中的SIFI＂特征的提取、特征比对以及图像映射等过程,将两幅甚至多副包含重叠区域的图像无缝的拼接起来。 相似文献
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为了实现温室植物病害的智能化防治,采用数字图像处理技术对植物病害进行诊断已成为主要技术之一。就黄瓜侵染性病害的图象处理及特征值提取方法进行了研究。研究在图像预处理中,由于病变叶片形状大小不一、背景的存在和病状的不同,必然套对图像处理造成影响。本研究以选择图像的背景为切入点,分离了叶片与背景；利用边框裁减算法进行了图像处理窗口的确定,从而有效地提高了处理速度；比较了两种滤波的效果：选择邻域均值法作为颜色特征提取前的预处理,选择中值滤波作为纹理特征提取前的预处理；根据RGB三体对人眼的刺激程度的不同对图像进行了灰度化处理,从而简化了图像的处理难度．并提高了处理速度；利用双峰法从背景中分割出有效分析叶片部分,利用OSTU法将叶片正常部位与病态部位分割出来。从而为后续提取有效的病害诊断特征参数和建立模式识剐系统奠定了基础。 相似文献
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为了提高农作物叶部病害识别的可靠性,本文提出基于小波变换算法的农作物叶部病害图像处理技术.在图像分解的基础上,应用二维离散小波变换,论述了二维小波变换在农作物叶部图像去噪和图像增强中的应用.仿真实验结果表明此方案能够有效改善图像质量,提高对象识别的可靠性. 相似文献
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传统的煤粉颗粒测试的方法存在一定的局限性。尝试应用图像分析来直接获得颗粒的信息。首先对利用数码相机获取的煤粒图像进行图像类型转换、插值运算、二值化运算、灰度增强、滤波运算等预处理。在此基础上,通过边缘检测、形态学方法对煤粒图像进行图像分割实验,进而选取分水岭算法作为图像分割方法。最后利用Matlab特征提取函数提取该图像中煤粒面积,得到煤粒数据,实现了煤粒数据检测。 相似文献
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如何对采集到的草莓图像进行分割和如何选取评定草莓等级的特征参数是草莓自动分拣系统的2个重要环节.该研究利用草莓R、G、B通道明显的像素差值来分割目标和背景,并且选取草莓的形状特征和成熟度作为草莓评级的特征参数,综合运用机器视觉、神经网络等理论方法,通过实验数据统计,建立极坐标下草莓外形轮廓特征参数及颜色空间下成熟度特征参数的提取方法,以人工神经网络为识别模型,实现对草莓的自动分类.实验结果表明,该方法对草莓的自动分级结果与人工分级结果相比较,准确率达到90％,具有实际的可行性. 相似文献