基于多源圖像融合的收獲目標準確定位研究.pdf

1、江蘇大學(xué)博士學(xué)位論文基于多源圖像融合的收獲目標準確定位研究姓名：李明喜申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：農(nóng)業(yè)機械化工程指導(dǎo)教師：毛罕平20080901江蘇大學(xué)博士學(xué)位論文：基于多源圖像融合的收獲目標準確定位研究(4)以多源傳感器圖像融合為背景，討論了像素級多源圖像的融合問題。針對番茄可見光圖像和近紅外圖像的特點，提出了基于主分量分析和提升小波變換的多源圖像快速融合算法(PCALWT)。在融合原理上考慮了多源圖像的成像機理，兼顧了圖像的空頻分布情況

2、，在融合操作時根據(jù)融合目的引入多源圖像的細節(jié)信息，從而表現(xiàn)出更強的針對性和實用性。實驗結(jié)果表明PCALWT融合算法得到的融合圖像自然，符合人類視覺特性，融合結(jié)果有利于對圖像作進一步分析、理解和識別。(5)在自然生長狀態(tài)下，存在果實與背景的顏色差異不大，且整個果實表面色彩不一致的成熟番茄，針對這種目標物和其它生物體用顏色閾值難以分割或分割出的目標輪廓缺失嚴重的情況，利用近紅外光譜和可見光譜各自有效的生物信息，采用多光譜圖像融合技術(shù)使收獲目

3、標的輪廓特征信息得到修正和補全。就成熟番茄的選擇性收獲而言，選取園形度、凹度、面積比等形狀特征和均勻度紋理特征等特征量對番茄進行識別和生長狀態(tài)判別。(6)在目標定位上，提出了雙目彩色圖像信息和近紅外圖像信息融合的三維定位方法，解決了多目標圖像特征匹配的不確定問題。即從雙目定位的幾何模型出發(fā)，在雙目匹配搜索中，提取多源傳感融合圖像的番茄凸殼有效形心點，采用極線約束、唯一性約束進行立體視覺圖像的特征點及其鄰域灰度相關(guān)的雙向匹配，利用體視原理

4、獲取唯一被測目標的空間坐標。(7)研究了收獲目標空間定位誤差的補償方法。將雙目立體視覺技術(shù)恢復(fù)出來的成熟番茄空間坐標與該成熟番茄的實際空間坐標進行比較，在定位誤差分析的基礎(chǔ)上，采用遺傳和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(GABP)修正成像過程中的測距誤差，對測試樣本進行仿真試驗，結(jié)果表明收獲目標空間定位的絕對誤差X和Y值均可控制在(05)衄之間，Z坐標值可以控制在(07)mill之間，達到了番茄收獲機器人的定位精度要求。(8)設(shè)計了基于多源圖像融合收獲目標