農田環(huán)境復雜多變,基于立體視覺的導航方法對圖像中的信息量有一定的要求,否則會碾壓作物。而圖像的特征信息描述了圖像的某種屬性,特征點為特征匹配和三維計算等技術提供基礎。因此,在保持綠色作物特征尺度、光照和旋轉不變性的基礎上,提高特征點的數量和特征匹配的對數是本論文的主要目的。本論文首先對基于SIFT特征點提取算法原理進行分析,對算法處理的每個過程給出詳細的實驗結果。為了提高用于特征匹配的特征點數量,將高斯同態(tài)濾波嵌入到SIFT金字塔各組中,以對圖像進行增強處理,但圖像偏暗,細節(jié)信息對比不明顯,故采用直方圖均衡化增強圖像對比度。在多尺度圖像中,通過高斯同態(tài)濾波和直方圖均衡化處理,可有效地改進尺度和光照的問題,使目標特征點的數量提高2倍多。實驗結果表明,基于高斯同態(tài)濾波的SIFT算法在提高特征點數量的同時,保持了特征點的尺度、光照和旋轉不變性。之后,本文對所獲得的特征點進行特征匹配,利用視差得到作物的三維信息,并構建基于三維信息的高程圖。其次,采用灰度化、二值化、濾波、邊緣提取算子和形態(tài)學方法對田間綠色作物圖像進行邊緣輪廓提取。然后,將得到的高程圖和邊緣輪廓進行圖像融合,生成置信密度圖。最后... 

【文章來源】：內蒙古大學內蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數】：96 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 課題背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 農業(yè)機器人導航技術國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 圖像特征提取國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 課題來源及研究工作情況
    1.4 論文的主要研究內容和章節(jié)安排
        1.4.1 主要研究內容
        1.4.2 論文章節(jié)安排
第二章 雙目視覺系統(tǒng)
    2.1 雙目視覺系統(tǒng)原理
    2.2 雙目視覺導航系統(tǒng)結構
    2.3 本章小結
第三章 雙目視覺圖像局部特征點提取
    3.1 彩色模型空間的選擇
    3.2 基于SIFT算法不變性研究
        3.2.1 SIFT算法尺度不變性
        3.2.2 SIFT算法旋轉不變性
        3.2.3 SIFT算法光照不變性
    3.3 SIFT改進算法的理論基礎
        3.3.1 朗伯光照模型
        3.3.2 同態(tài)濾波
    3.4 基于同態(tài)濾波的SIFT算法實現(xiàn)
        3.4.1 基于同態(tài)濾波的尺度不變性
        3.4.2 基于同態(tài)濾波的光照不變性
        3.4.3 基于同態(tài)濾波的旋轉不變性
    3.5 本章小結
第四章 農業(yè)機器人導航邊緣信息獲取
    4.1 邊緣提取原理
        4.1.1 基于一階微分算子的邊緣檢測
        4.1.2 基于二階微分算子的邊緣檢測
    4.2 邊緣檢測步驟
        4.2.1 作物超綠特征提取
        4.2.2 去除灰度圖像中的噪聲
        4.2.3 邊緣檢測
        4.2.4 邊緣增強
    4.3 本章小結
第五章 運動控制方法的研究與實驗驗證
    5.1 實驗平臺與實驗參數
        5.1.1 硬件平臺
        5.1.2 軟件平臺
    5.2 雙目視覺置信密度圖
        5.2.1 作物高程圖的構建
        5.2.2 改進的作物置信密度圖的構建
    5.3 農業(yè)機器人導航控制策略
    5.4 導航控制實驗結果
    5.5 本章總結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：2999277