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- [10] Study on citrus fruit image data separability by segmentation methods[J] . Peilin Li,Sang-heon Lee,Hung-Yao Hsu.Procedia Engineering . 2011
采摘机器人果实识别的多源图像配准
被引：27
作者：
冯娟
[1
,2
]
刘刚
[1
]
王圣伟
[1
]
马晓丹
[1
]
周薇
[1
]
机构：
[1] 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
[2] 河北农业大学信息科学与技术学院
来源：
关键词：
果实识别;
非结构化环境;
光学混合探测;
多源图像;
尺度不变特征;
图像配准;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
为了提高果实识别的准确性,减少非结构化环境对识别的影响,使用基于光学混合探测(PMD)技术的深度摄像机与RGB摄像机组合捕获果园环境的多源图像;SURF算法提取待配准图像的尺度不变特征,欧式距离作为判断特征相似性的测度,最近邻与次近邻比值实现特征向量的初匹配,最近邻的搜索策略加速匹配过程;剔除异常点与优化模型交替迭代的方法提纯匹配结果;并以均方误差(MSE)、归一化互信息(NMI)和相关系数(COEF)作为配准效果的客观评价标准。不同试验结果表明:双摄像机组合丰富了锁定目标区域的信息量,配准算法的实时性、鲁棒性及精度均能满足果园试验的要求。
引用
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页数：7
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