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J-GLOBAL ID:201602205469250987   整理番号:15A1297935

Harrisコーナー自己適応検出に基づくイネ低高度リモートセンシングの画像レジストレーションと縫合アルゴリズム【Powered by NICT】

Image registration and stitching algorithm of rice low-altitude remote sensing based on Harris corner self-adaptive detection
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巻: 31  号: 14  ページ: 186-193  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2454A  ISSN: 1002-6819  CODEN: NGOXEO  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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画像登録及びステッチングの自動化は,イネ栽培におけるマイクロU AV(無人機)による低高度リモートセンシングが広く使われている最も重要な技術の一つである。限界を克服するために,しきい値は,従来のHarrisコーナー検出アルゴリズムに対して決定された人工的にする必要がある,本論文では,Harrisコーナー検出のための自己適応型アルゴリズム,これはコメの低高度リモートセンシングの画像レジストレーションと縫合に用いたを提案した。アルゴリズムは,自己適応型しきい値決定法を用いて従来のHarrisコーナー検出アルゴリズムに基づく改善された,これは画像ピクセルグレースケール値の標準偏差から計算した。次に画像の特性は,コーナーによって記述し,画像を記述子間のEuclid距離を用いて記録した。アルゴリズムの有効性を検証し,関連パラメータを最適化するために,低高度リモートセンシング画像に基づいて実施した確認試験,これはイネ分蘖期におけるマルチロータ無人ヘリコプタに搭載された多重分光カメラによって得られた。,繰返し速度(コーナ検出の安定性の尺度),認識率(コーナー認識可能な記述演算子の尺度),登録率(画像レジストレーションと縫合の精度の尺度)及びアルゴリズムの実行時間(アルゴリズムの計算速度の尺度),四指数は登録及びステッチングの結果を評価するために提案した。六十画像は,ランダム検証試験のための3群に分けた。試験の結果,平均登録率は98.95%に達し,平均繰返し速度は96%に達することを示し,それは,提案したアルゴリズムが高精度を持つことを示した。繰返し速度と群間の画像記録速度の差は有意ではなかった(0.05有意水準で),提案したアルゴリズムは安定で,信頼できることを示した。また群間で認識率は有意であった,提案したアルゴリズムが,リモートセンシング画像,画像登録及びステッチングの自動化の精度に寄与する高い識別性能を持つことを示した。標準化後の画像画素グレー値の標準偏差は,提案したアルゴリズムのしきい値は,最適化試験のための1と2に設定した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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農業一般 

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