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Journal of Chinese Agricultural Mechanization

Journal of Chinese Agricultural Mechanization ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (3): 134-140.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2020.03.023

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  • Online:2020-03-15 Published:2020-03-15

基于改进ORB的害虫图像特征匹配方法

田茁;李城轩;   

  1. 吉林农业大学信息技术学院;
  • 基金资助:
    吉林省科技发展项目(201403122020ZG);; 吉林省科技厅2018年自然基金(20180101041JC)

摘要: 引入BRISK算法思想,提出改进的BRRB算法(BRISK and ORB)。首先采用ORB算法中的特征检测算法oFAST检测到图像中的特征点,用改进的Harris角点响应函数对特征点加入尺度信息;最后用BRISK算法对特征点进行均匀采样,并生成具有尺度不变性的二进制特征描述符。将采集到的200张害虫样本数据划分为50组,分别进行图像配准实验。实验结果表明,BRRB算法的平均匹配精准度达到了约95%,比原算法提升了约73%;平均计算速度约为47.8 ms;在综合性能实验中,改进后算法的平均匹配精度比传统算法高出了0.6个百分点,在光照不变性上比传统算法高出了1.9个百分点。改进后算法有效的解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,并且保留了原算法在计算速度上的高效性和对旋转、光照的不变性,使害虫图像的匹配工作更加精准,为农作物害虫识别和防治工作提供技术支持。

关键词: 农作物害虫识别;特征点检测;图像匹配;尺度不变性;ORB;BRRB

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