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文档简介
豆样本的初始图像，初始图像包括RGB图像和高行去噪得到去噪后的RGB校正图像和高光谱校正图像的配准。通过对RGB图像和高光谱图像的去然后利用手动对第一伪RGB图像和RGB校正图像2S200、对RGB图像和高光谱图像分别进行去噪得到去噪S520、利用平移矩阵A对高光谱校正图像进行平移得到高光谱校正图像的配准前坐标3S211、对RGB图像进行边缘检测得到第一边缘图像，具体包括：设置双阈值maxval和S212、对第一边缘图像进行凸包处理得到二值化的第S221、从高光谱图像中抽取三波段组成第二伪RGB图像S223、对第二边缘图像依次进行大律法ostS232、对S通道依次进行大律法ostu全局阈值划分和凸包处理得到二值化的第三掩膜4成像仪(1)和工业相机(2)分别获取大豆样本的高光谱图像和RGB图像；暗箱内底板上设置5不同成像传感器之间具有差异性，例如：视场角AOV、焦距FoCallength、帧速Frame[0003]本发明的目的在于提供一种多模态图像配准方法，能够方便的对高光谱图像和[0008]图3是高光谱图像和RGB图像有无配准两种情况下的结构相似指数SSIM的对比6抽取三波段组成第一伪RGB图像，我们一般是从高光谱图像中选择最接近现实颜色的三个波段，比如本实施例中选择的是180、160、34这三个序号对应的波段，即分别对应对第一伪RGB图像和RGB校正图像进行配准，将配准的参数记录得到平移矩阵和变换矩阵，7变大豆样本的RGB图像均能方便准确的进行进行灰度化处理得到灰度图；S222、利用sobel算子对灰度图进行边缘检测得到第二边缘[0022]人工配准的步骤有很多，本发明中优选地，所述的步骤S410、将RGB校正图像和第一伪RGB图像角点的左上角对齐，这个操作可以在Adobe8[0027]求解出平移矩阵A和变换矩阵B后，我们就能方便的对高光谱校正图像进行配准9
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