基于Harris特征的圖像拼接技術研究——以樹木圖像為例.pdf

1、目前，我國正處于從傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉變的關鍵時期，各種基于機器視覺的智能農業(yè)機械設備得到廣泛的研究和大力推廣，例如農產品質量檢測、農藥精確對靶施用技術、病蟲害判別防治、果實采摘等，這些系統(tǒng)的核心技術是數(shù)字圖像處理。通過對農業(yè)圖像的獲取、分析、處理，使農業(yè)的生產、管理階段實現(xiàn)機械化和智能化。這些技術的重要前提是能夠獲得清晰、完整的圖像，但受到攝像設備的機械限制，單個攝像頭往往無法獲得滿足需求的完整圖像。為了解決這一問題，文本提出利用圖像

2、拼接技術解決實際生產過程中圖像獲取階段存在的問題。
　　本文首先分析了圖像拼接技術在農業(yè)生產管理中的運用前景和研究價值，然后通過舉例分析介紹了該技術在針對樹木的農藥精確對靶施用系統(tǒng)中的具體運用方法，有效的解決了單個攝像頭無法獲取完整的樹木圖像的問題。有利于提高該系統(tǒng)的實用性，促進農藥使用的機械化、智能化發(fā)展，改善我國的農藥使用過程中存在的浪費和污染環(huán)境的問題。文本的具體研究內容和成果如下:
　　首先，本文詳細的介紹了圖像拼接

3、技術的相關理論和方法，闡述了圖像拼接的基本流程包括圖像預處理、圖像配準、圖像融合。重點介紹了基于特征點的圖像拼接技術，通過分析常見的特征點檢測算子（如Moravec算子、SUSANC算子、Harris算子和SIFT算子）的優(yōu)缺點和實現(xiàn)過程，提出Harris算子最適合樹木圖像的拼接。
　　其次，重點介紹了利用Harris特征點檢測技術實現(xiàn)樹木圖像的拼接。為了提高算法的實時性，提出一種雙目視覺測距與Harris算子相結合的拼接方法:首

4、先利用測距儀或預處理的方式測量攝像頭與目標樹木的距離，然后利用雙目視覺原理推導圖像之間的重疊區(qū)域，最后在重疊圖像內提取Harris特征點，這樣不僅有效地降低了Harris算子的計算量，還去除了不在重疊區(qū)域的特征點，減少了匹配的過程。
　　最后，針對NCC匹配的搜索過程復雜，運算量較大，不適用于實時處理的問題，提出一種改進的NCC匹配過程。首先利用梯度方向直方圖提取特征點方向參數(shù)，過濾不在同一梯度方向的特征點對，然后建立匹配矩陣尋找