مقایسه الگوریتم های تشخیص نقاط ویژه تصاویر در فضاهای رنگ مختلف به منظور تهیه نقشه سه بعدی درختان
Publish place: Biosystem Engineering Journal of Iran، Vol: 48، Issue: 1
Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 79
This Paper With 15 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJBSE-48-1_007
تاریخ نمایه سازی: 31 اردیبهشت 1402
Abstract:
عملیات کشاورزی در باغات مانند سمپاشی، آبیاری و ... در زمینه کشاورزی دقیق و رباتیک کشاورزی وابستگی زیادی به شکل تاج درخت و ساختار آن دارد. بنابراین داشتن مدل سهبعدی و نقشه عمق درختان میتواند مفید باشد. یکی از روشهای ایجاد مدل سهبعدی، استفاده از روش بینایی استریو است. مهمترین مرحله در این روش، تعیین نقاط متناظر است. برای انجام این کار ابتدا باید نقاط ویژه در هر تصویر شناسایی شوند. الگوریتمهای مختلفی بدین منظور نوشته شده است. در این تحقیق شش الگوریتم Harris-Stephens، Minimum eigenvalue، MSER، FAST، SURF و BRISK در فضاها و مولفه های RGB، G، HSV، H، YCbCr، Y، NTSC، Lab و a بررسی و مقایسه شد. نتایج نشان داد که الگوریتم SURF بهترین عملکرد را داشت. نقاط ویژهای که این الگوریتم تشخیص داد در اکثر فضاها ثابت بود که نشان از پایداری این الگوریتم در فضاهای مختلف دارد. بعد از الگوریتم SURF بهترین عملکرد را الگوریتم MSER داشت. این الگوریتم محصولات درخت را به عنوان نقاط ویژه تشخیص داد. اگر چه تعداد این نقاط کم است اما درصورتی که نتوان نقاط گوشه را در دو تصویر با هم مطابقت داد، از این نقاط میتوان به عنوان نقاط مشترک جهت تطابق استفاده کرد. الگوریتمها در فضاها و مولفههای HSV، H، YCbCr و NTSC بهترین عملکرد را داشتند و در فضای RGB و Y از نظر تعداد نقاط ویژه تشخیص داده شده پایدارتر عمل کردند.
Keywords:
Authors
ایوب جعفری ملک آبادی
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
مهدی خجسته پور
دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
باقر عمادی
دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :