[发明专利]农作物RGB图像重建高光谱图像的方法

权利要求书

1.一种农作物RGB图像重建高光谱图像的方法，其特征在于，包括如下步骤：

a、农作物图像数据采集：

在相同环境下，利用普通相机和高光谱相机，分别进行农作物图像采集；

b、图像像素坐标系转换：

采用莫洛金斯基七参数模型进行坐标系转换参数的计算，使两类图片的坐标系转换；

c、数据清洗：

通过数据清洗，使两类图片的大小一致、像素点一一对应；

d、RGB图像到高光谱图像的转换：

建立普通相机的RGB采集矩阵以及高光谱相机的强度矩阵，利用最小二次法，计算获取最小均方差情况下的转换矩阵，使RGB图像转换为高光谱图像；

e、高光谱曲线扩展拟合：

采用Hermite分段插值算法，进行多项式插值，使光谱曲线扩展拟合，得到高光谱扩展频点上的光谱图像。

2.根据权利要求1所述的农作物RGB图像重建高光谱图像的方法，其特征在于：所述步骤a中，所采集农作物四周，部署4个标记点Q1、Q2、Q3、Q4，用于后续对图像的定位及相机坐标系的转换；所采集的图像，为普通相机的RGB图像和高光谱相机在不同频段上的多幅图像；普通相机采集的图像为A，高光谱相机采集的图像为B，高光谱相机的频段数量为n，则高光谱相机的n个频段采集的图像为B_i(i＝1,2...n)。

3.根据权利要求2所述的农作物RGB图像重建高光谱图像的方法，其特征在于：所述步骤b中，在普通相机采集的图像A上，记录标记点Q1、Q2、Q3、Q4的像素坐标为X_A＝(x_A,i,y_A,i)，其中i＝1,2，3,4为4个标记点序号；在高光谱相机采集的图像B_i(i＝1,2...n)中，任意选取一幅图像，记录标记点Q1、Q2、Q3、Q4的像素坐标为X_B＝(x_B,i,y_B,i)，其中i＝1,2，3,4为4个标记点序号。

4.根据权利要求3所述的农作物RGB图像重建高光谱图像的方法，其特征在于：所述莫洛金斯基七参数模型坐标转化公式为X_B＝X_p+(1+α)R(X_A-X_p)+dX，其中，X_p为过渡点坐标，通过Q1、Q2、Q3、Q4点求取几何重心获取，在方程中可看为已知值；X_A、X_B为在图像上Q1、Q2、Q3、Q4点采集的两个坐标系的坐标矢量，dX为三个坐标的平移量，α为缩放量尺度参数，R为三个坐标轴的旋转角度生成的旋转矩阵；平移量dX、缩放量α以及选旋转量R的三个旋转角度ω_x、ω_y、ω_z，即为利用莫洛金斯基模型待求解的七个参数，待求的7个参数向量可表示为Y＝{dx,dy,dz,ω_x,ω_y,ω_z,α}；其中旋转矩阵可表示为三个子矩阵的乘积：

由此可见，矩阵方程X_B＝X₀+(1+α)R(X_A-X₀)+dX为非线性方程，采用高斯牛顿法，利用迭代算法，求解非线性方程，最终求解出7个参数向量Y＝{dx,dy,dz,ω_x,ω_y,ω_z,α}，完成坐标转换。