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基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接
被引量：
14
1
作者
沈跃
朱嘉慧
+1 位作者
刘慧
孙力
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期176-182,共7页
图像拼接对制作全景图具有重要作用,传统SIFT(scale-invariant feature transform)图像拼接方法受光照不均匀或风吹影响,存在错位和缺失等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法。首先对获取...
图像拼接对制作全景图具有重要作用,传统SIFT(scale-invariant feature transform)图像拼接方法受光照不均匀或风吹影响,存在错位和缺失等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法。首先对获取的植株彩色图像采用SIFT算法进行特征点提取和特征点匹配,利用Kinect收集到的植株深度数据去除误匹配,采用RANSAC算法寻找投影变换矩阵,最后通过最佳缝合线算法进行图像融合。室内和室外试验结果表明,该文基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法能够有效克服光照、风吹等环境因素的影响,避免了图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,该文方法图像拼接时间较短,平均匹配准确率达96.0%,较传统SIFT图像拼接方法平均准确率提高了5.9%。
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关键词
图像处理
特征
提取
图像融合
深度数据
双信息特征源
KINECT
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职称材料
题名
基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接
被引量：
14
1
作者
沈跃
朱嘉慧
刘慧
孙力
机构
江苏大学电气信息工程学院
江苏大学食品与生物工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期176-182,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51505195)
江苏省国际科技合作项目(BZ2017067)
江苏高校优势学科(PAPD)
文摘
图像拼接对制作全景图具有重要作用,传统SIFT(scale-invariant feature transform)图像拼接方法受光照不均匀或风吹影响,存在错位和缺失等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法。首先对获取的植株彩色图像采用SIFT算法进行特征点提取和特征点匹配,利用Kinect收集到的植株深度数据去除误匹配,采用RANSAC算法寻找投影变换矩阵,最后通过最佳缝合线算法进行图像融合。室内和室外试验结果表明,该文基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法能够有效克服光照、风吹等环境因素的影响,避免了图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,该文方法图像拼接时间较短,平均匹配准确率达96.0%,较传统SIFT图像拼接方法平均准确率提高了5.9%。
关键词
图像处理
特征
提取
图像融合
深度数据
双信息特征源
KINECT
Keywords
image processing
feature extraction
image fusion
depth data
dual information feature source
Kinect
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接
沈跃
朱嘉慧
刘慧
孙力
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
14
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