[发明专利]侧俯视角度下田间小麦穗部图像的校正方法

说明书

通用相机在侧俯视角度下获得大田区域小麦穗部图像存在畸变，获取各小麦穗部特征信息存在失真，同时图像中的小麦穗之间存在穗幅差，影响小麦穗部图像特征信息的准确获取，畸变校正包括透视和几何变换图像校正方法。横轴方向利用透视变换将透视图像校正为正视图像，畸变图像上4个目标点的坐标对应正视图像上的坐标作为解横向变换参数矩阵的已知量，解出横向变换参数，横向变换算出畸变图像上对应正视图像坐标点；根据目标物体与图像采集中心点之间的纵向距离计算权重系数，沿图像纵轴方向进行缩放，结合最近邻插值和单线性插值处理，逐个计算目标图像上像素点坐标对应的原始图像像素点坐标并得到其灰度值，组合成一幅经过几何畸变校正的图像。

技术领域

本发明涉及一种侧俯视角度下田间小麦穗部图像的校正方法。

背景技术

田间小麦穗部特征能够反映出小麦的产量信息，因此进行小麦田间估产必须获得小麦穗部的特征信息，准确地获得成熟期田间小麦穗部的特征信息是小麦产量估产的必要步骤。

在田间条件下获取成熟小麦穗部特征信息，小麦穗部的图像获取角度至关重要；现阶段成熟期田间小麦图像主要从上部俯视角度获得单位面积内或一定面内的小麦穗的数量，不能直接或间接获得小麦穗部的特征信息，因此不能直接用于小麦的田间估产；而侧面小麦穗部图像仅仅只能获取部分小麦穗部的特征信息，大量的小麦穗部被离相机较近距离的小麦穗遮挡，无法获取一定面积内全部小麦穗部的特征信息。

然而侧俯视角度下的小麦穗部图像却能够基本反应小麦穗部的特征信息；现有通用相机在侧俯视角度下获得田间小麦穗部图像，图像中不同位置点的小麦穗部存在一定的程度的变形，因此直接获取的小麦穗部特征信息就会存在失真，影响田间小麦产量估测的精度。

图像校正方法有基于透视变换的畸变图像校正和基于几何变换的畸变图像校正，目前透视变换图像畸变校正的方法主要有角度检测法、射影几何法和控制点变换法三类，一般都需要用到直线检测以及旋转角度检测等技术，适用范围有限且比较复杂；基于此本发明提出适用于侧俯视角度下的小麦穗部图像的透视变换和几何变换的畸变图像校正方法。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题：侧俯视角度下的图像本身就存在图像变形，侧俯视角度获取小麦冠层图像时相机与目标小麦穗的距离和方向存在差异，因此田间不同位置点小麦穗部图像同样存在变形，同时图像中的小麦穗之间存在穗幅差，这两者都影响小麦穗部图像特征信息的准确获取，因此校正侧俯视角度下的田间小麦穗部方位引起的图像畸变和小麦穗穗幅差影响是准确获取小麦穗部的特征信息要解决的关键技术问题。

(二)技术方案

本发明技术方案的图像校正方法包括有基于透视变换的畸变图像校正和基于几何变换的畸变图像校正两部分组成。

基于透视变换的畸变图像校正：首先从图像中选取取样框的4个顶点，以此作为目标点，利用透视变换原理将透视图像校正为正视图像。

二维图像的透视变换实际上是以中心点O为基准将平面上的点P(x，y)投影成另外一个平面上的点P′(u，v)，这个过程可以看作是三维物体向二维图像透视投影的一种形式。一个二维图像经过透视变换转换为另外一个平面图像的过程可以表示为：

公式1中，(x，y)是畸变图像的像素坐标，(u，v)是正视图的像素坐标，a，b，c，d，e，f，m，l为透视变换参数。取取样框4个顶点作为目标点，由于取样框为内径边长0.5m 的正方形，因此已知正方形下底边两顶点坐标可根据边长求出正方形上底边两顶点坐标，将畸变图像上这4个目标点的坐标和对应正视图像上的坐标作为解透视变换参数矩阵的已知量，解出透视变换参数，再对畸变图像上的所有点进行透视变换算出对应正视图像坐标。

公式1的矩阵形式为：