钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
农业科学期刊
\
农业工程期刊
\
农业工程学报期刊
\
基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像
基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像
作者:
刘慧
崔业民
张炳南
朱嘉慧
沈跃
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像处理
算法
机器视觉
K-means聚类
SURF算法
图像融合
彩色和深度信息
摘要:
图像拼接可以建立宽视角的高分辨率图像,对实现农业智能化有重要作用.基于Kinect传感器的图像拼接方法利用彩色和深度双源信息,能够有效避免图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,但是存在拼接时间较长和目标植株不明显等情况.针对这一问题,该文提出一种基于Kinect传感器彩色和深度信息的目标植株图像快速拼接方法.首先用K-means聚类算法和植株深度信息提取彩色图像中有效植株区域,再采用SURF(speeded up robust features)算法进行特征点提取,利用相似性度量进行特征点匹配并根据植株深度数据去除误匹配,由RANSAC(random sample consensus)算法寻找投影变换矩阵,最后采用基于缝合线算法的多分辨率图像融合方法进行拼接.室内外试验结果表明:该文图像拼接方法更能突显出目标植株且极大缩短了拼接时间,该方法图像拼接时间只需3.52 s(室内)和7.11 s(室外),较基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接方法时间缩短了8.62 s(室内)和38.56 s(室外),且平均匹配准确率达96.8%.该文拼接后图像信息熵、清晰度、互信息、空间频率平均分别为6.34、50.36、11.70、11.28,图像质量较传统方法均有提高.该研究可为监测农业植株生长状态、精确喷洒药物提供参考.
暂无资源
收藏
引用
分享
推荐文章
基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复
图像处理
图像分割
算法
植株检测
深度数据
图像修复
K-means聚类
近邻回归
基于改进k-means算法的数字图像聚类
数字图像
k-means聚类
LBP特征
基于K-means聚类算法的叶螨图像分割与识别
叶螨
图像
K-means算法
图像分割
图像识别
像素
基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取
图像处理
图像分割
聚类算法
HSI彩色空间
叶脉提取
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像
来源期刊
农业工程学报
学科
农学
关键词
图像处理
算法
机器视觉
K-means聚类
SURF算法
图像融合
彩色和深度信息
年,卷(期)
2018,(23)
所属期刊栏目
农业信息与电气技术
研究方向
页码范围
134-141
页数
8页
分类号
TP391|S24
字数
7231字
语种
中文
DOI
10.11975/j.issn.1002-6819.2018.23.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘慧
江苏大学电气信息工程学院
63
790
16.0
25.0
2
沈跃
江苏大学电气信息工程学院
49
502
14.0
20.0
3
朱嘉慧
江苏大学电气信息工程学院
4
17
2.0
4.0
4
崔业民
2
7
1.0
2.0
5
张炳南
江苏大学电气信息工程学院
1
7
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(202)
共引文献
(115)
参考文献
(21)
节点文献
引证文献
(7)
同被引文献
(42)
二级引证文献
(0)
1981(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1983(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1996(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2000(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2001(4)
参考文献(0)
二级参考文献(4)
2002(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2003(4)
参考文献(0)
二级参考文献(4)
2004(9)
参考文献(0)
二级参考文献(9)
2005(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2006(4)
参考文献(1)
二级参考文献(3)
2007(4)
参考文献(0)
二级参考文献(4)
2008(6)
参考文献(0)
二级参考文献(6)
2009(13)
参考文献(0)
二级参考文献(13)
2010(11)
参考文献(0)
二级参考文献(11)
2011(10)
参考文献(1)
二级参考文献(9)
2012(20)
参考文献(1)
二级参考文献(19)
2013(25)
参考文献(0)
二级参考文献(25)
2014(34)
参考文献(1)
二级参考文献(33)
2015(24)
参考文献(3)
二级参考文献(21)
2016(18)
参考文献(2)
二级参考文献(16)
2017(17)
参考文献(4)
二级参考文献(13)
2018(8)
参考文献(8)
二级参考文献(0)
2018(8)
参考文献(8)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2019(5)
引证文献(5)
二级引证文献(0)
2020(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像处理
算法
机器视觉
K-means聚类
SURF算法
图像融合
彩色和深度信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
相关文献
1.
基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复
2.
基于改进k-means算法的数字图像聚类
3.
基于K-means聚类算法的叶螨图像分割与识别
4.
基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取
5.
基于Spark的改进K-means快速聚类算法
6.
基于深度信念网络的K-means聚类算法研究
7.
基于k-Means算法的彩色QR码识别
8.
融合K-means和CFSFDP的聚类算法
9.
基于K-means算法的RGB图像色彩聚类
10.
基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法
11.
结合模拟退火算法的遗传K-Means聚类方法
12.
结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法
13.
Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割
14.
基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法研究
15.
基于信息熵改进的K-means动态聚类算法
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
农业基础科学
农业工程
农业科学总论
农作物
农学
园艺
大学学报
林业
植物保护
水产渔业
畜牧兽医
农业工程学报2022
农业工程学报2021
农业工程学报2020
农业工程学报2019
农业工程学报2018
农业工程学报2017
农业工程学报2016
农业工程学报2015
农业工程学报2014
农业工程学报2013
农业工程学报2012
农业工程学报2011
农业工程学报2010
农业工程学报2009
农业工程学报2008
农业工程学报2007
农业工程学报2006
农业工程学报2005
农业工程学报2004
农业工程学报2003
农业工程学报2002
农业工程学报2001
农业工程学报2000
农业工程学报1999
农业工程学报1998
农业工程学报2018年第z1期
农业工程学报2018年第9期
农业工程学报2018年第8期
农业工程学报2018年第7期
农业工程学报2018年第6期
农业工程学报2018年第5期
农业工程学报2018年第4期
农业工程学报2018年第3期
农业工程学报2018年第24期
农业工程学报2018年第23期
农业工程学报2018年第22期
农业工程学报2018年第21期
农业工程学报2018年第20期
农业工程学报2018年第2期
农业工程学报2018年第19期
农业工程学报2018年第18期
农业工程学报2018年第17期
农业工程学报2018年第16期
农业工程学报2018年第15期
农业工程学报2018年第14期
农业工程学报2018年第13期
农业工程学报2018年第12期
农业工程学报2018年第11期
农业工程学报2018年第10期
农业工程学报2018年第1期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号