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相似文献
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1.
基于仿射变换的植物切片图像配准及三维重建   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过仿射变换对黄瓜茎切片图像进行了配准,该方法实现了序列切片图像的配准.在配准前需人工获取特征点,为减小误差,提出了用最小二乘法求取最优仿射变换参数.采用上述方法,对黄瓜茎切片图像实现了配准,并借助VTK提供的步进立方体算法进行了三维表面重建和显示.  相似文献   

2.
多聚焦图像配准是多聚焦图像融合、聚焦形貌恢复等应用必不可少的预处理步骤,配准精度决定了后续图像处理的精度。为解决常规方法配准精度较低的问题,本研究提出了一种基于改良SURF的多聚焦图像配准方法与模型。该方法通过黄金分割搜索对配准模型中唯一参数进行最优估计,以提高图像配准精度。实验结果表明,该方法的MSE均小于常规方法,NCC值更接近1,可以有效地提高多聚焦图像配准精度,能更好地应用于农业机械的智能自动驾驶、作业道路导航、工装作业状态监测等实际方面。  相似文献   

3.
针对多光谱图像中由于多镜头多光谱相机各通道之间存在的偏差以及传统分割方法的不适用,图像分析处理过程往往会出现无法自动化分割或分割精度较低的问题,提出采用基于相位相关算法和基于UNet的语义分割模型对田间生菜多光谱图像进行各个通道的精确配准并实现前景分割。使用Canny算法对多光谱各通道图像进行边缘提取,进而使用相位相关算法对多光谱各通道图像进行配准,单幅图像平均处理时间0.92s,配准精度达到99%,满足后续图像分割所需精度;以VGG16作为主干特征提取网络,直接采用两倍上采样,使最终输出图像和输入图像高宽相等,构建优化的UNet模型。实验结果表明:本文所提出的图像配准和图像分割网络,分割像素准确率达到99.19%,平均IoU可以达到94.98%,能够很好地对生菜多光谱图像进行前景分割,可以为后续研究作物精准表型的光谱分析提供参考。  相似文献   

4.
为了更好地建立土壤表面的三维点云形态结构模型,使用Kinect相机拍摄土壤表面,获取土壤表面的彩色图像和深度图像。针对传统最近点迭代算法对配准点云的空间位置要求比较严格的问题,采用了点云初始配准的方法。这种方法首先去除土壤表面深度图像的无用背景信息以及噪声,再对三维点云进行初始配准以及精确配准。在初始配准的过程中,对获取的土壤表面点云信息进行归一化对齐径向特征关键点搜索,得到具有代表性、且比较均匀的点云关键点,然后采用快速点特征值直方图的方法提取关键点的特征值,采用随机抽样一致性算法提纯映射关系,以此来完成点云的初始配准。最后采用最近点迭代算法完成土壤表面三维点云的精确配准。传统的最近点迭代算法的配准时间是58. 2 s,配准误差是3. 80 cm,改进后的方法配准时间为124. 8 s,配准误差为0. 89 cm。相比传统最近点迭代算法,改进后方法的配准时间虽延长了66. 6 s,但配准误差降低了2. 91 cm。结果表明,该方法简单,易于处理,成本较低,可以实现土壤表面的三维重建。  相似文献   

5.
基于消费级深度相机的玉米植株三维重建   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据植物表型分析对植物三维重建的需求,针对植物特征点不易提取而影响三维重建的问题,提出了一种基于深度相机的植物三维重建方法。首先,对深度相机进行内部参数标定和深度畸变矫正,以获取准确的深度信息;然后,固定好相机和转盘的相对位置,精确地计算出在当前深度相机的坐标空间下、转盘旋转一个固定角度θ对应的矩阵T;最后,按旋转角θ等间隔转动转盘,获取一系列点云,并结合矩阵T实现点云拼接,完成三维重建。通过与使用商业软件Skanect的重建结果进行对比,本文重建方法只需要配准一次,还原度更高,效率更好,鲁棒性更强,满足植物形态测量需求。  相似文献   

6.
为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建。使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建立了配准评价体系,实现了两片点云的自动化配准,并通过最小化匹配误差积累将多幅点云变换到同一基准坐标系下,实现了油麦菜三维重建。对随机选取的12株油麦菜进行自动化三维重建,结果表明,在两片点云重叠率不低于30%的前提下,本文算法可获得最优参数组合,自动全局配准平均距离误差为0.65cm,平均耗时为44.05s,具有较高的配准精确度和稳定性。本文算法能有效减少配准误差积累、构建较高精度的完整结构,可为其他作物三维重建提供参考。  相似文献   

7.
成熟期苹果树冠层器官异源图像配准   总被引:3,自引:0,他引:3  
为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。  相似文献   

8.
采摘机器人果实识别的多源图像配准   总被引:8,自引:0,他引:8  
为了提高果实识别的准确性,减少非结构化环境对识别的影响,使用基于光学混合探测(PMD)技术的深度摄像机与RGB摄像机组合捕获果园环境的多源图像;SURF算法提取待配准图像的尺度不变特征,欧式距离作为判断特征相似性的测度,最近邻与次近邻比值实现特征向量的初匹配,最近邻的搜索策略加速匹配过程;剔除异常点与优化模型交替迭代的方法提纯匹配结果;并以均方误差(MSE)、归一化互信息(NMI)和相关系数(COEF)作为配准效果的客观评价标准.不同试验结果表明:双摄像机组合丰富了锁定目标区域的信息量,配准算法的实时性、鲁棒性及精度均能满足果园试验的要求.  相似文献   

9.
为解决植物根系原位三维观测的技术难题,采用XCT层析成像技术获取原位根系的断层序列图像,然后利用计算机图像图形处理技术实现对植物根系的原位三维可视化.为了提高图像分割的精确性,提出一种利用根系几何形态特征的综合分割方法,有效清除了与根系密度极其近似的杂质体素,完成了对序列图像的三维分割.并利用VTK工具箱采用移动立方体算法(MC)实现了对分割后序列图像的三维重建.编程实验证实,本文提出的技术路线和方法能够有效地实现对生长在介质环境中原位根系的三维可视化观测.  相似文献   

10.
基于快速点特征直方图的树木点云配准   总被引:2,自引:0,他引:2  
随着农林业智能化与信息化发展,树木三维重建技术成为国内外研究的热点.为获取具有颜色信息的树木三维点云,需配准不同视角下的彩色点云数据,为果树三维重建提供基础数据.为此采用仿真树模拟果树,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)的树小点云配准方法,通过添加标定物增加具有稳定FPFH特征的点云个数,从而提高点对配准精度.首...  相似文献   

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