專利名稱：結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種結(jié)合茶葉圖像和計(jì)算模型的對現(xiàn)場茶葉圖 像中茶葉嫩芽形態(tài)進(jìn)行三維重建的方法。
背景技術(shù)：
植物形態(tài)三維重建是當(dāng)前農(nóng)學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的重要問題之一。通過植物 形態(tài)的三維重建能夠精確地再現(xiàn)植物的形態(tài)結(jié)構(gòu)，分析與植物形態(tài)結(jié)構(gòu)有關(guān)的定性、定量 特征及生理生態(tài)過程。近年利用圖像或視頻進(jìn)行農(nóng)作物形態(tài)參數(shù)的精確測量和三維重建已 經(jīng)引起研究者越來越多的關(guān)注。這方面的研究報(bào)道最早多以樹木為研究對象，其后在玉米、 小麥等作物上也有了相近的研究。早期結(jié)合圖像和L系統(tǒng)，通過構(gòu)建虛擬外殼的方法對樹 木的輪廓進(jìn)行了重建?；蛘卟捎萌S數(shù)字化儀對白苜蓿的三維特征點(diǎn)進(jìn)行測量，測量分析 了葉面積指數(shù)等植物學(xué)特征，或者根據(jù)立體視覺原理，來建立植物幼苗的三維重建。但傳統(tǒng)器官建模方法，如基于L系統(tǒng)的葉建模等，主要是基于圖形學(xué)幾何表示，模 型的可控性較好，但視覺效果不理想，為了得到較為逼真的效果，必須進(jìn)行高復(fù)雜度圖形運(yùn) 算?；趫D像的器官重建，雖然可以得到較好的視覺效果，但生長可控性較差。應(yīng)用立體視 覺系統(tǒng)重建過程中立體匹配需要準(zhǔn)確交互才能確保正確，而利用三維可視化儀進(jìn)行重建的 系統(tǒng)成本太大。同時(shí)傳統(tǒng)方法還存在測量準(zhǔn)確度不高、重建的逼真度不夠和對圖像獲取環(huán) 境要求苛刻等問題。目前對現(xiàn)場茶葉進(jìn)行精確測量及三維重建的研究還很少見，茶葉嫩芽的生長狀態(tài) 和成熟度對茶葉的采摘和后期的茶葉成品質(zhì)量有著重要的影響，及時(shí)的掌握茶葉嫩芽的生 長狀態(tài)對茶葉的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)模生產(chǎn)有著積極的作用。本發(fā)明對茶葉嫩芽的分割和其后的三 維形態(tài)進(jìn)行了研究，提出了一種結(jié)合了茶葉真實(shí)圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽三維重建的方 法。此方法因結(jié)合圖像能很大地減少模型的計(jì)算量，而由于采用真實(shí)圖像，能更好的重現(xiàn)真 實(shí)的三維圖像，同時(shí)結(jié)合了計(jì)算模型，能更好地模擬茶葉的生長。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出的結(jié)合茶葉圖像和模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建，首先通過數(shù)碼相 機(jī)或攝像頭取得茶樹中茶葉的原始圖像，經(jīng)過去噪和顏色空間RGB到HSI的轉(zhuǎn)換后，通過 基于顏色和區(qū)域生長的改進(jìn)算法來完成茶葉圖像中茶葉嫩芽的分割和利用邊緣檢測算法 對分割后圖像中的茶葉嫩芽進(jìn)行邊緣提取。再通過提取的茶葉嫩芽圖像再計(jì)算出枝節(jié)的 三維坐標(biāo)，并提取出中軸、葉寬，葉長、葉傾角等各項(xiàng)特征參數(shù)。同時(shí)采集茶葉頂芽和幼葉的 數(shù)碼圖像集，提取頂芽和幼葉特征參數(shù)，通過分析茶葉頂芽和幼葉特征，構(gòu)建頂芽和幼葉形 態(tài)的計(jì)算模型并建立茶葉葉片的數(shù)據(jù)模型庫。然后將取得的嫩芽參數(shù)與已有的茶葉葉形的 數(shù)據(jù)模型庫進(jìn)行匹配和計(jì)算，最后結(jié)合茶葉圖像和所取得的葉輪廓和骨架，并采用VC++結(jié) 合OpenGL完成對茶葉嫩芽的三維枝葉重建。此方法避免了單純數(shù)學(xué)模型重建所帶來的大 量計(jì)算，也避免了單純基于圖像重建所需要的大量圖像
它的實(shí)現(xiàn)包含以下具體步驟(1)獲取茶樹中茶葉原始圖像；(2)將原始圖像去噪和從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，并選取模型中的H和 S參數(shù)作為茶葉圖像的特征；(3)在圖像中選擇部分像素點(diǎn)作為種子；(4)基于生長規(guī)則對種子區(qū)域進(jìn)行生長，將與茶葉嫩芽種子顏色性質(zhì)相似的相鄰 像素附加在生長區(qū)域的種子上，基于合并規(guī)則對整幅圖像的多個子塊進(jìn)行掃描，對在顏色 上相近，空間上相鄰的區(qū)域進(jìn)行合并；(5)完成茶葉嫩芽的分割和對茶葉嫩芽進(jìn)行特征參數(shù)的提?。?6)進(jìn)行茶葉葉脈曲線模型和茶葉葉形形態(tài)模型的計(jì)算和與標(biāo)準(zhǔn)的茶葉葉形數(shù)據(jù) 庫進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配的計(jì)算；(7)完成茶葉嫩芽的三維重建。在茶葉圖像中兩個區(qū)域在顏色上相近，空間上相鄰，并且其鄰域處沒有顯著的邊 緣則可認(rèn)為是兩個可相連的區(qū)域。即一個區(qū)域與它的鄰域的相對顏色距離的最大值要小于 定義的閾值。顏色距離定義采用區(qū)域的色調(diào)分量均值進(jìn)行計(jì)算，定義如下
權(quán)利要求
1.一種結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法，其特征是包含以下具體 步驟(1)獲取茶樹中茶葉原始圖像；(2)將原始圖像去噪和從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，并選取模型中的H和S參 數(shù)作為茶葉圖像的特征；(3)在圖像中選擇部分像素點(diǎn)作為種子；(4)基于生長規(guī)則對種子區(qū)域進(jìn)行生長，將與茶葉嫩芽種子顏色性質(zhì)相似的相鄰像素 附加在生長區(qū)域的種子上，基于合并規(guī)則對整幅圖像的多個子塊進(jìn)行掃描，對在顏色上相 近，空間上相鄰的區(qū)域進(jìn)行合并；(5)完成茶葉嫩芽的分割和對茶葉嫩芽進(jìn)行特征參數(shù)的提??；(6)進(jìn)行茶葉葉脈曲線模型和茶葉葉形形態(tài)模型的計(jì)算和與標(biāo)準(zhǔn)的茶葉葉形數(shù)據(jù)庫進(jìn) 行數(shù)據(jù)匹配的計(jì)算；(7)完成茶葉嫩芽的三維重建。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法，其特 征是在步驟(4)種子區(qū)域進(jìn)行生長中為了表明一個區(qū)域與它的鄰域區(qū)域有很高的相似度， 為每個區(qū)域定義一個相似度函數(shù)RR1 ,U” =、SimH(Ri) + ε2·SimS(Ri)；其中-剛=^^^;^為f/f中每個區(qū)域的色調(diào)H分量均值，叉為f/f集合內(nèi)所有區(qū)域的色調(diào)分量均值；yt為￠/^中每個區(qū)域的飽和度S分量均值，y為巧集合內(nèi)所有區(qū)域的飽和度分量值；Uf =RlUR^KeR,而￡1和ε 2是定義的色調(diào)分量和飽和度分量系數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法，其特 征是在步驟(4)種子區(qū)域合并中，對兩個區(qū)域在顏色上相近、空間上相鄰并且其鄰域處沒 有顯著的邊緣，則認(rèn)為是兩個可相連的區(qū)域，定義顏色距離D。如下其中A和rj分別代表i和j區(qū)域中包含的像素個數(shù)，兵和巧代表兩個區(qū)域的顏色均 值，1111表示歐式距離； 定義邊緣距離De如下其中Pij表示區(qū)域邊緣上的像素個數(shù)，Xffl和I分別表示邊緣兩側(cè)的m和η點(diǎn)的位置值。 表示歐式距離。而simS⑷
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法，其特 征是在步驟(5)茶葉嫩芽特征參數(shù)的提取中包含有嫩芽輪廓、中軸、葉寬，葉長、葉傾角、葉 枝的長度和直徑。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法，其特 征是在步驟(6)葉脈曲線模型設(shè)計(jì)中，采用懸臂梁設(shè)計(jì)，撓度曲線方程為
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法，其特 征是在步驟(6)茶葉葉形形態(tài)模型設(shè)計(jì)中，分為以下幾種模型設(shè)計(jì)(1)茶葉葉片長度(LL)與葉序(N)的關(guān)系模型；
全文摘要
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種結(jié)合圖像和計(jì)算模型的茶葉嫩芽形態(tài)的三維重建方法。首先獲取茶葉數(shù)碼圖像，經(jīng)顏色空間轉(zhuǎn)換后，通過基于顏色和區(qū)域生長的改進(jìn)算法來完成茶葉圖像中茶葉嫩芽的分割，通過分割后的茶葉嫩芽圖像，計(jì)算出嫩芽的三維坐標(biāo)，并提取各項(xiàng)特征參數(shù)，然后根據(jù)茶葉葉形的數(shù)據(jù)模型庫進(jìn)行匹配和計(jì)算，結(jié)合圖像通過VC++最后完成對茶葉嫩芽的三維枝葉重建。試驗(yàn)結(jié)果表明，此方法避免了大量的計(jì)算且具有很好的視覺效果，能夠很好地恢復(fù)茶葉嫩芽的三維信息，并且提出的建模方法具有變化性，能對茶葉嫩芽的生長進(jìn)行模擬。為茶葉的生長監(jiān)測和無損檢測提供了新的方法。
文檔編號G06T5/00GK102074012SQ20111002757
公開日2011年5月25日 申請日期2011年1月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月22日
發(fā)明者汪建 申請人:四川農(nóng)業(yè)大學(xué), 汪建