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面向番茄植株相近色目标识别的多波段图像融合方法

文献类型： 中文期刊

作者： 冯青春 1 ; 陈建 2 ; 成伟 3 ; 王秀 4 ;

作者机构： 1.北京农业智能装备技术研究中心

2.中国农业大学工学院

3.国家农业智能装备工程技术研究中心

4.农业智能装备技术北京市重点实验室

关键词： 农业机器人;番茄植株;相近色目标;光谱特征;图像融合;NSGA-II

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2020 年 02 期

页码： 126-134

摘要： 针对温室番茄智能化管理需要,研究茎秆、叶片和绿果等3类相近色目标的多波段图像融合方法,以凸显目标与背景亮度差异,提高目标视觉识别效率。根据其各自在300～1000 nm范围的反射光谱特征差异,建立了针对其光谱数据分类的Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征,确定具有较大权值系数的450、600和900 nm等3个波段作为最优成像波段,在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析,提出了基于NSGA-II的多波段图像加权融合方法,以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明,分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标,通过多波段图像融合处理后,目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的2.02、8.63和7.89倍,即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强,且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。

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