【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种可见光图像与多光谱图像的图像融合方法及系统。
技术介绍
1、作物各种指标的监测对于指导农业生产和提高农业产量至关重要，可以促进疾病的早期防治、产量预测和自动收获。但是传统的监测方法存在一些缺点，包括由人工监测和通过单个传感器进行监测，人工监测农作物的检测精度较高，但费时费力，特别是农业信息获取的延迟会严重影响农产品的产量和质量；使用单个传感器的监测方法不准确，存在光谱分辨率和空间分辨率的平衡问题，因此改进作物和牲畜监测方法的研究至关重要。
2、图像融合技术可以帮助从两幅或多幅图像中提供重要信息，从而获得综合的农业信息。图像融合分为像素级、特征级和决策级三个不同的处理级别。像素级图像融合涉及在严格配准的条件下直接合成每个传感器的输出信号，它是图像融合的最低层次，可以产生准确和丰富的细节，但处理的信息量大，需要很长时间。特征级图像融合涉及从多个传感器的图像中提取纹理、形状、边缘、轮廓和其他与特征相关的信息，并对其进行合成和处理。这是一种中间级别的图像融合，保留尽可能多的有用信息，并可以压缩它...
【技术保护点】
1.一种可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，采集农田区域的可见光图像与多光谱图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，基于轮廓的匹配方法对所述可见光图像与所述多光谱图像进行图像配准，具体包括：
4.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，所述迭代停止条件为达到预设迭代次数或者达到收敛条件，所述收敛条件为每次迭代更新后的多光谱图像与原始多光谱图像之差小于阈值，且...
【技术特征摘要】
1.一种可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，采集农田区域的可见光图像与多光谱图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，基于轮廓的匹配方法对所述可见光图像与所述多光谱图像进行图像配准，具体包括：
4.根据权利要求1所述的可见光图像与多光谱图像的图像融合方法，其特征在于，所述迭代停止条件为达到预设迭代次数或者达到收敛条件，所述收敛条件为每次迭代更新后的多光谱图像与原始多光谱图像之差小于阈值，且更新后的可见光图像与原始可见光图像之差小于阈值。
5.根据权利要求1所...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。