农作物冠层热红外图像识别方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种农作物冠层热红外图像识别方法及系统，采用基于图像特征的模板标定方法，将从目标农作物冠层的可见光图像中提取的第一农作物冠层区域作为参考图像，应用仿射变换算法将参考图像和热红外图像进行配准，可以解决不同传感器因视角存在差异而导致的图像间无法精确匹配的问题。根据配准的结果对热红外图像中的第二农作物冠层区域进行识别，而不是直接对热红外图像中的第二农作物冠层区域进行识别，可以避免现有技术中农作物冠层热红外图像在识别过程中所存在的复杂噪声干扰较多、目标区域与环境背景之间灰度差别小等而导致识别精确度较低的问题。

Method and System of Crop Canopy Thermal Infrared Image Recognition

The embodiment of the present invention provides a method and system for identifying thermal infrared image of crop canopy. Using template calibration method based on image characteristics, the first crop canopy area extracted from the visible image of target crop canopy is taken as a reference image, and the reference image and thermal infrared image are registered by affine transformation algorithm, so that different sensor perspective can be resolved. The problem of inaccurate matching between images is caused by differences. Recognition of the second crop canopy area in thermal infrared image based on registration results, instead of directly recognizing the second crop canopy area in thermal infrared image, can avoid the complex noise interference and the small gray difference between the target area and the environment background in the recognition process of crop canopy thermal infrared image in the existing technology. The problem of low accuracy.

【技术实现步骤摘要】
农作物冠层热红外图像识别方法及系统
本专利技术实施例涉及图像识别
，更具体地，涉及农作物冠层热红外图像识别方法及系统。
技术介绍
随着信息技术快速普及和发展，热红外成像技术日益成熟，已受到农业科学工作者的广泛关注。农作物冠层热红外图像能够反映作物生殖生长信息，是获取植株生理生态指标参数的重要途径。目前冠层热红外图像识别技术已成为精细农业领域的热点和难点。国内外学者在热红外图像识别技术上取得了诸多研究成果，为更好发挥热红外图像在农业生产中的优势奠定了理论及技术基础。早在1963年，农作物冠层热红外图像就用来研究并监测植物病害的发展。但由于热红外图像易受噪声干扰，且目标与背景之间灰度差别较小，因此目前针对红外图像的交互式图割方法的效率有待于进一步提高，同时由于没有充分考虑图像的模糊信息，即像素的灰度接近程度和空间相关性，导致对于低对比度图像的边缘部分和模糊部分的分割效果较差。因此如何精准识别出农作物冠层热红外图像成为其有效应用的关键。有学者通过引入模糊位置先验来定义能量函数的似然能，提出了模糊图割的概念。另有学者基于峰谷法提出了用于红外目标分类、识别的边距离分布特征概念。由于点状温本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种农作物冠层热红外图像识别方法，其特征在于，包括：同时获取目标农作物冠层的可见光图像和热红外图像；提取所述可见光图像中的第一农作物冠层区域，并将所述第一农作物冠层区域作为参考图像；基于仿射变换算法，将所述参考图像和所述热红外图像进行配准，并识别所述热红外图像中的第二农作物冠层区域。

【技术特征摘要】
1.一种农作物冠层热红外图像识别方法，其特征在于，包括：同时获取目标农作物冠层的可见光图像和热红外图像；提取所述可见光图像中的第一农作物冠层区域，并将所述第一农作物冠层区域作为参考图像；基于仿射变换算法，将所述参考图像和所述热红外图像进行配准，并识别所述热红外图像中的第二农作物冠层区域。2.根据权利要求1所述的农作物冠层热红外图像识别方法，其特征在于，所述提取所述可见光图像中的第一农作物冠层区域，具体包括：获取所述可见光图像的R、G、B三个颜色分量，并基于预设模糊神经网络模型，分离出所述第一农作物冠层区域；其中，所述预设模糊神经网络模型由包含有样本农作物冠层区域的样本可见光图像的R、G、B三个颜色分量作为输入，所述样本可见光图像中的所述样本农作物冠层区域或所述样本可见光图像中的背景图像作为输出，采用梯度下降的误差反向传播法进行训练得到。3.根据权利要求1所述的农作物冠层热红外图像识别方法，其特征在于，所述基于仿射变换算法，将所述参考图像和所述热红外图像进行配准，具体包括：基于全局线性仿射变换算法，构建仿射变换模型；所述仿射变换模型用于将所述参考图像映射至热红外图像坐标系下；基于所述仿射变换模型，将所述参考图像和所述热红外图像进行配准。4.根据权利要求3所述的农作物冠层热红外图像识别方法，其特征在于，所述基于所述仿射变换模型，将所述参考图像和所述热红外图像进行配准，具体包括：分别在所述参考图像和所述热红外图像中标定相互对应的特征点对和特征线段对，基于所述特征点对、所述特征线段对以及所述仿射变换模型，确定所述仿射变换模型中仿射变换参数的初始取值；改变所述仿射变换参数的取值，将所述参考图像和所述热红外图像进行配准，直至确定所述参考图像在所述热红外图像坐标系下的最佳配准位置。5.根据权利要求1所述的农作物冠层热红外图像识别方法，其特征在于，在所述识别所述热红外图像中的第二农作物冠层区域之前，还包括：对所述热红外图像进行滤波处理，并对所述参考图...

【专利技术属性】
技术研发人员：马晓丹，关海鸥，刘梦，郑明，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23