基于sift变换的农田杂草匹配定位算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

%对两个图片分别进行角度选择和不同角度的特征提取
if sel == 1
     tic;
     disp('对图片1进行处理');
     [Hrl_feature1,Hr_pointl_feature1,cnt1]=func_sift_angle(img1s,m1,n1,t);
     Time = toc;
     disp('对图片2进行处理');
     [Hrl_feature2,Hr_pointl_feature2,cnt2]=func_sift_angle(img2s,m2,n2,t);
     save feature_data_B1.mat  Hrl_feature1 Hr_pointl_feature1 Hrl_feature2 Hr_pointl_feature2 cnt1 cnt2 Time
else
     load feature_data_B1.mat     
end
 
%进行配准
pp           = 0;
level        = 0.7;%这个参数要根据不同的测试样本进行调整 
image_match1 = []; 
image_match2 = []; 
for i = 1:(cnt1 - 1)
    for j = 1:(cnt2 -1)
    pp = pp + 1;
    fprintf('处理进度：');fprintf('%3.2f',100*pp/(cnt1*cnt2));fprintf('%%\n\n');  
    NF1(i)       = size(Hrl_feature1{i},1);
    NF2(j)       = size(Hrl_feature2{j},1);
    same_feature = func_feature_match(Hrl_feature1{i},Hrl_feature2{j},level);            
    ind1         = find(same_feature);
    ind2         = same_feature(ind1);
    %根据门限来选择一定区域内的配准点
    ind          = find(sqrt(sum(((Hrl_feature1{i}(ind1,:)-Hrl_feature2{j}(ind2,:)).^2),2)) <= level);
    ind1         = ind1(ind);
    ind2         = ind2(ind);
    Match1Tmp    = Hr_pointl_feature1{i}(ind1,[ 1 2 3 end ]);
    Match2Tmp    = Hr_pointl_feature2{j}(ind2,[ 1 2 3 end ]);
    image_match1 = [image_match1;Match1Tmp]; 
    image_match2 = [image_match2;Match2Tmp]; 
    end
end
close all;
%显示最后处理的定位效果
[LineCoordX,LineCoordY,N] = func_figure(img1s,image_match1,img2s,image_match2,Feature_point);
 
 
figure;
imshow(img1);
hold on
r=40;
theta=0:pi/50:2*pi;
for i = 1:N
    x0=LineCoordX(1,i);
    y0=LineCoordY(1,i);
    x=x0+r*cos(theta);
    y=y0+r*sin(theta);
    plot(x,y,'r-','linewidth',2);
    hold on
end

4.算法理论概述

       在现代农业中，农田杂草的精准识别与定位对于精准农业、杂草自动化防控等方面有着重要意义。基于计算机视觉技术，SIFT 变换能够提取图像中具有尺度、旋转、光照等不变性的特征点，进而通过特征匹配实现对农田杂草的定位，以下将详细阐述其原理。

       SIFT 算法主要由以下四个步骤组成：尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配以及特征描述符生成。

       基于SIFT变换的农田杂草匹配定位算法利用了SIFT特征的不变性优势，通过特征提取、匹配以及坐标变换等步骤实现对农田杂草的定位，但在实际应用中需要考虑诸多因素并不断进行优化改进，以更好地满足精准农业中杂草识别定位的需求。