1. 研究目的与意义
由于新鲜农产品有着易变质，保质期短的特点，在对农产品进行加工之前，进行产品检测就非常有必要。
本研究拟采用高光谱图像配准的方式来实现农产品质量的检测。
现有两台不同波段的高光谱图像采集设备，本研究的目的是在电脑上方便地展示来自两台设备的光谱信息。
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2. 国内外研究现状分析
现行的图像配准算法有这几种：基于特征点的配准，基于灰度特性的配准和基于仿射矩阵的变换。
在航拍、卫星图像等领域，图像配准是非常重要的，但是由于拍摄距离较远，处理图像所用的的变换多为刚性变换，而本研究由于拍摄距离较近，图像会产生非刚性变换，目前图像配准大多用于相同分辨率的图像之间。
非刚性图像变换目前可以用多种方式实现，如matlab、opencv和envi等软件工具。
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3. 研究的基本内容与计划
本研究将两幅不同分辨率、不同波段、不同角度拍摄的同一物体进行配准。
是将机器视觉技术应用于高光谱图像的研究。
机器视觉是一种利用计算机和传感器对数字图像进行识别、处理的技术，是近期计算机科学发展的热点。
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4. 研究创新点
现有两台安装在传送带上方的高光谱成像设备，分别用于采集900-1700nm和360-1100nm波段的图像，而两者的安装位置和拍摄角度有一定差距，需要利用仿射变换以及图像分割算法对所得图像进行融合配准，不同的图像之间的变换比较复杂。
所以本人拟通过配准可以找到像素间的对应关系，从而可以直观的观察到目标的两个光谱特征。
（即900-1700nm和360-1100nm波段）
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