基于改进GPR的无人机采集田间水稻图像颜色校正方法OA

对无人机采集的田间水稻图像进行颜色校正至关重要,确保图像准确反映水稻真实的生长情况,有助于农业决策和精准农业实践。针对现有模型对图像颜色校正效果不佳的问题,提出一种基于改进高斯过程回归(EGPR)的图像颜色校正方法。EGPR在原有高斯过程的基础上以组合核函数的方式替代单一核函数。同时为减小组合核函数的计算成本,使用鲸鱼优化算法对EGPR进行超参数寻优。收集不同光照条件和无人机曝光补偿下24色卡图像用于模型校验。结果表明,无人机不同曝光补偿对图像色差的影响差异显著。在一天中,上午8:00—10:00,曝光补偿为-1.3时,无人机采集的田间图像颜色表现最优。EGPR有效改善田间无人机采集图像的色彩表现,将色差值控制在5以内。与传统的图像颜色校正模型相比,EGPR模型的颜色校正效果有明显提升。为农业领域有效利用无人机采集田间水稻图像提供可靠的数据支持。