郭亚教授团队：基于PADC-PCNN与平稳小波变换多焦距绿色植株图像融合算法（《智慧农业（中英文）》2023年第3期）

引用格式：李嘉豪,瞿宏俊,高名喆,仝德之,郭亚.基于PADC-PCNN与平稳小波变换多焦距绿色植株图像融合算法[J].智慧农业(中英文),2023,5(3):121-131.

DOI：10.12133/

LIJiahao,QUHongjun,GAOMingzhe,TONGDezhi,transformandparameter-adaptationdualchannelpulse-coupledneuralnetwork[J].SmartAgriculture,2023,5(3):121-131.

DOI：10.12133/

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基于PADC-PCNN与平稳小波变换多焦距绿色植株图像融合算法

李嘉豪1，瞿宏俊1，高名喆2，仝德之3，郭亚1，2，3*

（1.江南大学物联网工程学院“轻工过程先进控制”教育部重点实验室，江苏无锡214122，中国；2.江南大学物后勤管理处环境中心，江苏无锡214122，中国；3.绿视芯科技（无锡）有限公司，江苏无锡214000，中国）

摘要：

［目的/意义］构建绿色植株三维点云模型需大量清晰图像，受镜头景深限制，在采集大纵深植株图像时图像会部分失焦，导致出现边缘模糊、纹理细节丢失等问题，现有的处理算法难以兼顾处理质量和处理速度。本研究目的是提出一种新型算法，提高融合图像质量问题的同时兼顾处理速度。

［方法］提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-SubsampledShearletTransform，NSST）的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络（ParameterAdaptationDualChannelPulseCoupledNeuralNetwork，PADC-PCNN）与平稳小波变换（StationaryWaveletTransform，SWT）的植株图像融合方法。首先对植株的RGB图像进行通道分离，针对含纹理细节等特征较多的G通道进行NSST分解，低频子带使用梯度能量融合规则，高频子带使用PADC-PCNN融合规则；对轮廓信息和背景信息多的R、B通道，采用速度快且具备平移不变性的平稳小波变换，用以抑制伪Gibbs效应。自建了480幅图像共8组数据，以光照环境、距离和植株颜色为变量，同时采集不同焦距图像验证算法性能。

［结果和讨论］基于PADC-PCNN-SWT算法与常用的快速导向滤波算法（FastGuidedFilter，FGF）、随机游走算法（RandomWalk，RW）、非下采样剪切波变换的脉冲耦合神经网络算法（NonsubsampledShearletTransformbasedPulse-CoupledNeuralNetwork，NSST-PCNN）、平稳小波变换算法（StationaryWaveletTransform，SWT）和非下采样剪切波变换的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络（NonsubsampledShearletTransformbasedParameter-AdaptiveDual-ChannelPulse-CoupledNeuralNetwork，NSST-PADC）等五种算法相比，在清晰度上比前四种算法分别提高了5.6%、8.1%、6.1%和17.6%，在空间频率上比前四种算法分别提高了2.9%、4.8%、7.1%和15.9%，而相较于融合效果最好的NSST-PADC算法在处理速度方面平均提升200.0%，同时调焦范围约6mm。

［结论］本研究提出的基于PADC-PCNN-SWT多焦距图像融合算法实现了在保障融合质量的同时，提高了融合图像的效率，为搭建绿色植株三维点云模型提供高质量数据的同时节省了时间。

关键词：多焦距；图像融合；平稳小波变换；参数自适应；脉冲耦合；神经网络

图1NSST变换示意图

图2参数自适应双通道PCNN模型

（PCNN）model

图3基于PADC-PCNN和平稳小波的融合算法

图4植株三维表型采集系统实物图

eacquisitionsystem

图5多焦距植株源图像

图6基于PADC-PCNN-SWT算法绿色植株融合图像

图7六种算法的多焦距融合图像

图8六种算法的局部融合图

图9不同焦距下的融合图像

郭亚教授

郭亚，江南大学物联网工程学院副院长、教授，《智慧农业（中英文）》编委。主要研究方向为系统建模与控制、大数据分析和传感器与仪器等。长期从事生物系统建模、大数据分析、传感器与仪器的研究与开发，有丰富的交叉学科研究背景，与国际领域内研究人员保持紧密合作；主持国家自然科学基金国际合作、国家自然科学基金面上、江苏省农业科技自主创新及企业委托等多项项目，以第一或通讯作者发表高水平论文60多篇，授权发明专利5件、实用新型专利5件、软件著作权30件。