基于改進(jìn)ORB算法對(duì)煙草蟲(chóng)害圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究.pdf

1、煙草害蟲(chóng)快速檢測(cè)與識(shí)別是煙草病蟲(chóng)害防治的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的煙草病蟲(chóng)害識(shí)別主要是專(zhuān)家或煙草種植者通過(guò)肉眼觀察害蟲(chóng)的外部特征并與模式標(biāo)本對(duì)照來(lái)識(shí)別的，這種識(shí)別方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，圖像配準(zhǔn)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的諸多領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、遙感、工業(yè)、軍業(yè)等。特征提取和特征匹配是基于特征的圖像配準(zhǔn)技術(shù)的主要研究?jī)?nèi)容，也是目前研究重點(diǎn)和算法改進(jìn)的兩個(gè)方向。SIFT算法、SURF算法、ORB算法是經(jīng)典的局部特征提取算法，在尺度、旋轉(zhuǎn)、平移

2、、光照、仿射變化以及計(jì)算速度、提取的特征點(diǎn)數(shù)等方面各有各的優(yōu)缺點(diǎn)。基于它們的圖像配準(zhǔn)技術(shù)越來(lái)越成為人們的研究熱點(diǎn)，而基于它們對(duì)煙草病蟲(chóng)害圖像配準(zhǔn)識(shí)別的研究卻又較少。
　　本論文以煙草蟲(chóng)害為研究對(duì)象，采用圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究了煙草害蟲(chóng)圖像的分割、特征點(diǎn)提取、特征匹配等方面的技術(shù)問(wèn)題，并對(duì)三種特征匹配算法進(jìn)行比較，根據(jù)實(shí)驗(yàn)匹配結(jié)果得出每種特征匹配算法的優(yōu)劣，并加以改進(jìn)。本論文的主要研究工作如下:
　　(1)采集了煙實(shí)夜蛾、煙綠蝽、煙

3、草甲、天蛾、甲殼蟲(chóng)、黃曲條跳甲、黑跳甲共7組煙草蟲(chóng)害的標(biāo)準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像，并對(duì)每一組煙草蟲(chóng)害影像采用迭代閾值分割算法進(jìn)行圖像分割。
　　(2)研究了三種提取圖像特征點(diǎn)算法。采用SIFT、SURF、ORB特征算法提取每一組煙草蟲(chóng)害圖像的特征點(diǎn)，并采用改進(jìn)的KD-樹(shù)最近鄰查詢(xún)算法來(lái)匹配特征點(diǎn)，然后采用去除外點(diǎn)算法(RANSAC)剔除匹配錯(cuò)誤的特征點(diǎn)。
　　(3)依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)SIFT、SURF、ORB三種特征算法的性能進(jìn)行評(píng)估