基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接-农业工程学报.PDFVIP

第 34 卷 第 5 期 农 业 工 程 学 报 Vol.34 No.5 176 2018 年 3 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Mar. 2018 基于深度和彩色双信息特征源的 Kinect 植物图像拼接 1 1 1※ 2 沈 跃 ，朱嘉慧 ，刘 慧 ，孙 力 （1. 江苏大学电气信息工程学院，镇江 212013 ；2. 江苏大学食品与生物工程学院，镇江 212013 ） 摘 要：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 doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.05.023 中图分类号：TP391 ；S24 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2018)-05-0176-07 沈 跃，朱嘉慧，刘 慧，孙 力. 基于深度和彩色双信息特征源的 Kinect 植物图像拼接[J]. 农业工程学报，2018，34(5)： 176－182. doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.05.023 Shen Yue, Zhu Jiahui, Liu Hui, Sun Li. Plant image mosaic based on depth and color dual information feature source from Kinect[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(5): 176 －182. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.05.023 不是特别明显的水果不能适用，有一定的局限性。 0 引 言  为了改善图像拼接的效果，本文采用可采集彩色信 近年来，随着计算机视觉技术的发展，图像拼接已 息和深度信息的 Kinect 传感器获取图像。Kinect V2 获取 逐渐成为计算视觉模拟[1] 、图像处理[2-3] 以及虚拟现实[4] 数据的稳定性相对较好、细节更多；被其他环境光源（红 等研究的热点和关键技术，并广泛应用于军事、航空、 外线）影响的概率也更低，可以承受一定程度的日光。 地质、医学、通信等多个领域[5-6] 。随着农业智能化的进