毕业设计 开题报告
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附件4:
广西科技大学
普通本科毕业设计(论文)开题报告
课题名称基于拼接图像的植被位置的自动测量
The automatic measurement of vegetation
location based on mosaics image
学院电气与信息工程学院
专业测控技术与仪器
班级测控121班
学号201200304015
姓名张来成
指导教师马兆敏
2016年03 月16 日
一、毕业设计(论文)选题的目的和意义。
利用机器检测农作物的农药喷洒,是农耕技术的重要发展方向。本选题主要通过研究拼接图像的植被位置的自动测量实现农药喷洒作业中对农作物的定位。视觉检测可以实现机器对农作物的识别定位,检测判断农药喷洒位置和用量,让农药用量最低,降低农药残留。
由于以前技术的限制,大面积地毯式的农药喷洒技术作为曾经的农耕喷洒技术的主流,不仅造成了大量的资源浪费和环境污染,还使得农作物蕴藏大量农药危害人体健康。通过科学的发展和技术的革新,基于拼接图像的植被位置的自动测量的农药喷洒作业技术渐渐的进入了人们的视野,本次研究主要是提高机器视觉对农作物定位的准确性,实现在保证消除病害的前提下,使得农药用量最低,以降低农药残留和浪费以及减少不必要的环境污染。
二、设计或研究主要内容和重点,预期达到的目标及拟解决的主要问题和技术
关键,有何创新之处。
1、主要研究内容:
①农作物图像的拼接
②农作物的定位
2、预期达到的目的:
通过图像拼接技术对农作物的位置进行自动测量,从而使得机器对农作物的较高准确度的定位,使得机器能够准确的检测并判断农药应该喷洒位置和用量,让农药用量最低,降低农药残留。
3、拟解决途径的主要问题和技术关键:
①利用图像拼接技术对图像进行拼接
②提取农作物的形态特征,对农作物进行定位
③形状特征,面积,周长,宽长比,当量农作物覆盖面积
④神经网络、最小二乘法
三、研究方案
1、初期进行预备实验:自行栽种一些农作物,使得农作物与土地比较容易
区分出来,通过低空近景航空拍摄技术对所栽种的农作物进行拍照取图;
将所得的图片用Matlab软件进行图像拼接处理,使之成为能够被电脑所识别的二值图;达到预期效果后,对预备实验获取的数据进行数据处理和保存;
2、正式实验阶段:到户外农田取图,利用无人机对所需拍摄农田进行低空
近景航空拍摄;将所得图片进行赛选,选用较为清晰的图片进行处理;利用预备实验阶段所得的程序对正式实验所得的图片进行相应处理,使之成为机器能够识别的二值图;达到预期效果后,对实验获取的数据进行数据处理和保存;
3、针对实验过程所遇到的难题进行整理分类,把主要的技术问题罗列并尝
试解决,使得此次研究能9够拥有更多的创新点。
四、主要参考文献目录
[1]王海超,高雄,陈铁英,陈智.农作物病害检测中光谱和图像处理技术现
状及展望[J].农机化研究,2015,10:1-7+12.
[2]张红旗,王春光,张永,王全喜.数字图像处理技术在变量农药喷洒装置
中的应用研究[J].农机化研究,2013,09:213-217.
[3]万国挺,王俊平,李锦,曹洪花,汪松,王乐,李亚宁,韦蓉.图像拼接质量评
价方法[J].通信学报,2013,08:76-81.
[4]王树文,张长利.基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研
究[J].东北农业大学学报,2012,05:69-73.
[5]邾继贵,邹剑,林嘉睿,叶声华.摄影测量图像处理的高精度误差补偿法
[J].光学学报,2012,09:129-136.
[6]陆秀明,黄庆,孙雪晨,张铁民,刘怀珍,钟旭华,李惠芬,黄农荣,田卡.图
像处理技术估测水稻叶面积指数的研究[J].中国农学通报,2011,03:65-68.
[7]郭晓冉,崔少辉.基于局部特征点配准的图像拼接算法[J].半导体光电,2014,01:89-94.
[8]郑小东,王晓洁.基于图像处理的植物叶特征提取研究现状[J].农机化研究,2007,08:193-195.
[9]杨磊,曹剑中,唐利孬,高博,王华,郭惠楠.全景图像自动拼接算法的优化设计[J].红外与激光工程,2014,03:985-990.
[10]刁智华,王会丹,魏伟.机器视觉在农业生产中的应用研究[J].农机化研究,2014,03:206-211.
[11]李文勇,李明,陈梅香,钱建平,孙传恒,杜尚丰.基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法[J].农业工程学报,2014,14:154-162.
[12]徐敏,陈勇,黄维娜,熊杰.边缘特征点序列图像无缝拼接方法的改进[J].半导体光电,2014,02:345-349.
[13]倪敏娜,周虎.图像拼接中的特征模板提取优化方法[J].东华大学学报(自然科学版),2014,04:486-490.
[14]狄颖辰,陈云坪,陈莹莹,陈彦.无人机图像拼接算法综述[J].计算机应用,2011,01:170-174.
[15]宋宝森,付永庆,宋海亮.一种消除图像拼接痕迹的新方法[J].计算机科学,2011,02:260-263+292.
[16]安建妮,刘贵喜.利用特征点配准和变换参数自动辨识的图像拼接算法[J].红外与激光工程,2011,03:564-569.
[17]施文娟.图像拼接方法优化及仿真[J].计算机仿真,2011,07:312-315.
[18]姚桂国,梁金祥,左保齐.基于网格的织物图像拼接技术[J].纺织学报,2012,02:46-49.
[19]吴成东,张润,刘宝德,房卓群.基于无人机航拍图像拼接算法的优化[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版),2015,01:182-192.