專利名稱：基于序列圖像的果穗三維重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于序列圖像的果穗三維重建方法。
背景技術(shù)：
隨著農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)的快速發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品的三維數(shù)字化受到廣泛重視。應(yīng)用三維造型技術(shù)建立農(nóng)產(chǎn)品的三維可視化模型，不僅有利于農(nóng)業(yè)科研人員進(jìn)行品種觀察和分析，而且有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的推廣與虛擬展示，促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向定量化、可視化方向發(fā)展。基于圖像的三維重建，是虛擬現(xiàn)實(shí)的重要研究方向之一，它利用相機(jī)從不同角度拍攝圖像，結(jié)合相機(jī)內(nèi)外參數(shù)重建出拍攝物體的三維模型。該方法數(shù)據(jù)獲取方便，具有成本低、自動化程度高的特點(diǎn)。三維重建得到的模型，可用于計(jì)算常規(guī)方法難以直接測定的物體形態(tài)結(jié)構(gòu)指標(biāo)參數(shù)，比如物體表面積、體積以及物體上任意特征位置的空間距離等。進(jìn)行紋理貼圖后的三維模型，具有較強(qiáng)真實(shí)感，可用于虛擬展示和三維動畫制作。果穗三維重建，包括手工測量果穗形態(tài)參數(shù)進(jìn)行重建、使用三維激光掃描儀得到果穗表面點(diǎn)云進(jìn)行表面重建和通過拍攝多張果穗圖像進(jìn)行三維重建等方法。第一種方法采用手工測量果穗三維結(jié)構(gòu)形態(tài)，存在獲取的數(shù)據(jù)點(diǎn)集有限、物體表面坐標(biāo)精度較差、紋理圖像與三維果穗模型難以吻合等問題，僅適合非常簡單的果穗三維重建；第二種方法可以獲得果穗表面的精確三維點(diǎn)云，但缺點(diǎn)是難以直接得到果穗表面的顏色紋理屬性，并且操作復(fù)雜，得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)龐大，需要大量后期處理工作。相較而言，基于圖像的果穗三維重建，數(shù)據(jù)獲取簡單方便，獲取的果穗圖像不僅包含了果穗和籽粒的形態(tài)結(jié)構(gòu)，也包含了果穗的顏色紋理屬性，由于目前沒有基于序列圖像的果穗三維重建方法，因此上述方法為果穗三維重建、定量計(jì)算和可視化提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

發(fā)明內(nèi)容
(一)解決的技術(shù)問題本發(fā)明解決的技術(shù)問題是提出一種基于序列圖像的果穗三維重建方法，使得果穗的三維重建更簡單、真實(shí)。(二)技術(shù)方案本發(fā)明提出了一種基于序列圖像的果穗三維重建方法，所述方法包括S1、獲取預(yù)定數(shù)目的果穗圖像，并對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到果穗外輪廓圖像，所述果穗圖像攜帶三維果穗信息；S2、對所述果穗外輪廓圖像進(jìn)行校正；S3、根據(jù)校正后的所述果穗外輪廓圖像，獲得所述果穗的輪廓圖像，并建立輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系；S4、對輪廓點(diǎn)集進(jìn)行插值或采樣，建立所述果穗的三維表面網(wǎng)格模型；
S5、根據(jù)所述果穗三維表面網(wǎng)格模型，計(jì)算所述果穗的表面積和體積，并根據(jù)所述果穗圖像攜帶的三維果穗信息，建立三維果穗模型。優(yōu)選地，步驟SI中所述獲取果穗圖像具體包括:S11、將果穗固定在旋轉(zhuǎn)軸預(yù)定點(diǎn)，利用相機(jī)在預(yù)定位置處拍攝果穗，得到第一張果穗圖像；S12、將果穗沿旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)預(yù)定角度，利用相機(jī)在所述預(yù)定位置處拍攝果穗，得到第二張果穗圖像；S13、重復(fù)步驟S12，當(dāng)獲取到所述預(yù)定數(shù)目的所述果穗圖像時結(jié)束。優(yōu)選地，所述預(yù)定數(shù)目至少為兩張。優(yōu)選地，若所述預(yù)定數(shù)目為兩張，則獲取的所述果穗圖像為兩張正交圖像；若所述預(yù)定數(shù)目為大于等于三張，則獲取的所述果穗圖像中有兩張為正交圖像。優(yōu)選地，步驟SI中對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理具體包括:S14、確定所述果穗圖像的背景閾值；S15、根據(jù)所述背景閾值確定所述果穗外輪廓圖像。優(yōu)選地,步驟S2具體 包括:S21、計(jì)算所述果穗外輪廓圖像的有向包圍盒；S22、根據(jù)所述有向包圍盒建立所述果穗的局部坐標(biāo)系；S23、通過旋轉(zhuǎn)使得所述果穗的中心軸垂直于水平線，并將所述果穗外輪廓圖像中所述果穗的高度縮放為標(biāo)準(zhǔn)高度。優(yōu)選地，步驟S23中所述標(biāo)準(zhǔn)高度通過以下公式獲得:H= I
2其中，H為標(biāo)準(zhǔn)高度；H1為所述果穗與相機(jī)的距離為最小時所述果穗外輪廓圖像上所述果穗的高度；H2為在H1時的所述果穗旋轉(zhuǎn)180度后所述果穗外輪廓圖像上所述果穗的高度；所述最小距離為當(dāng)所述果穗圍繞旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)過程中所述果穗與相機(jī)的距離最小時的距離。優(yōu)選地,步驟S3具體包括:S31、對校正后的所述果穗外輪廓圖像提取果穗的輪廓，得到所述果穗的輪廓圖像；S32、將所述果穗的輪廓圖像中的輪廓點(diǎn)分裂為左輪廓點(diǎn)集、右輪廓點(diǎn)集和中心點(diǎn)集;S33、利用兩張正交圖像中所述果穗的中心點(diǎn)集確定所述果穗的三維中心軸；S34、根據(jù)所述果穗圖像的拍攝角度建立所述果穗的所述輪廓圖像的輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系。優(yōu)選地,步驟S4具體包括:S41、對所述果穗的所述輪廓圖像的縱剖面輪廓進(jìn)行插值或采樣，得到縱剖面輪廓點(diǎn)集；S42、對所述果穗的所述輪廓圖像的橫剖面輪廓進(jìn)行插值或采樣，得到橫剖面輪廓點(diǎn)集；
S43、根據(jù)縱剖面輪廓點(diǎn)與橫剖面輪廓點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，將輪廓點(diǎn)依次連接為三角形，得到三角化果穗三維表面網(wǎng)格模型。(三)有益效果本發(fā)明利用果穗的三維形狀特征，基于序列圖像恢復(fù)出果穗的三維中心軸，將所有圖像上果穗輪廓標(biāo)轉(zhuǎn)為三維果穗的表面輪廓，再通過采樣方法得到指定規(guī)模的果穗表面網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)，最后輪廓點(diǎn)相鄰對應(yīng)關(guān)系建立果穗表面網(wǎng)格模型，用于果穗性狀計(jì)算和真實(shí)感顯示。本發(fā)明提出的方法簡單易用，可基于序列圖像快速恢復(fù)出果穗的三維表面模型，進(jìn)而計(jì)算傳統(tǒng)方法難以精確測量的果穗性狀指標(biāo)；通過紋理貼圖方式，建立的三維果穗模型具有真實(shí)的形態(tài)。


圖1為本發(fā)明方法流程圖；圖2為本發(fā)明序列圖像獲取方法示意圖；圖3為本發(fā)明根據(jù)正交圖像的輪廓決定出果穗中心軸的示意圖；圖4為本發(fā)明重建的輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)示意圖；圖5為本發(fā)明果穗表面輪廓點(diǎn)集；圖6為本發(fā)明三維果穗模型。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。本發(fā)明提出了一種基于序列圖像的果穗三維重建方法，方法流程圖如圖1所示，本實(shí)施例以對玉米果穗的三維重建為例，所述方法包括S1、獲取預(yù)定數(shù)目的果穗圖像，并對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到果穗外輪廓圖像，所述果穗圖像攜帶三維果穗信息；S2、對所述果穗外輪廓圖像進(jìn)行校正；S3、根據(jù)校正后的所述果穗外輪廓圖像，獲得所述果穗的輪廓圖像，并建立輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系；S4、對輪廓點(diǎn)集進(jìn)行插值或采樣，建立所述果穗的三維表面網(wǎng)格模型；S5、根據(jù)所述果穗三維表面網(wǎng)格模型，計(jì)算所述果穗的表面積和體積，并根據(jù)所述果穗圖像攜帶的三維果穗信息，建立三維果穗模型。步驟SI中所述獲取果穗圖像具體包括S11、將果穗固定在旋轉(zhuǎn)軸預(yù)定點(diǎn)，利用相機(jī)在預(yù)定位置處拍攝果穗，得到第一張果穗圖像；S12、將果穗沿旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)預(yù)定角度，利用相機(jī)在所述預(yù)定位置處拍攝果穗，得到第二張果穗圖像；S13、重復(fù)步驟S12，當(dāng)獲取到所述預(yù)定數(shù)目的所述果穗圖像時結(jié)束。圖像獲取，是從指定角度拍攝正交果穗圖像，拍攝方法如圖2所示。其中，果穗固定在旋轉(zhuǎn)軸O點(diǎn)，設(shè)其垂直方向?yàn)閆軸，過O點(diǎn)垂直于Z軸的平面確定X軸、Y軸；相機(jī)與O點(diǎn)距離為a，高度為b。圖像拍攝角度是指從當(dāng)前位置拍攝開始，將果穗沿旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)預(yù)定角度后拍攝下一張圖像。三維重建所需圖像數(shù)量至少為2張，圖像拍攝之間夾角盡量大。若所述預(yù)設(shè)數(shù)目為兩張圖像，即僅用兩張圖像進(jìn)行果穗三維重建，則最佳拍攝角度是90度，即兩張圖像正交；若所述預(yù)定數(shù)目為大于等于三張，則獲取的所述果穗圖像中有兩張為正交圖像。步驟SI中對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理具體包括:S14、確定所述果穗圖像的背景閾值；S15、根據(jù)所述背景閾值確定所述果穗外輪廓圖像。圖像預(yù)處理，是指首先將拍攝得到的果穗圖像(該圖像為RGB圖像)轉(zhuǎn)換為值域?yàn)?br> 的灰度圖像，進(jìn)而確定所述果穗圖像的背景閾值，然后結(jié)合運(yùn)用形態(tài)學(xué)運(yùn)算確定果穗的外輪廓，得到果穗外輪廓圖像。其中，背景閾值可使用最大類間方差方法計(jì)算得到，也可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)人工指定高于背景的強(qiáng)度值，該閾值用于確定果穗整體相對于背景的像素邊界。結(jié)合形態(tài)學(xué)運(yùn)算建立果穗外輪廓，是首先利用背景閾值對灰度圖像進(jìn)行二值化運(yùn)算，再使用膨脹操作填充果穗中孔洞，使用腐蝕操作刪除孤島和恢復(fù)果穗的外輪廓。形態(tài)學(xué)運(yùn)算的結(jié)果是使圖像中每個果穗?yún)^(qū)域具有唯一的外輪廓，即果穗外輪廓內(nèi)部完全填充為默認(rèn)標(biāo)記值(255)。步驟S2具體包括:S21、計(jì)算所述果穗外輪廓圖像的有向包圍盒；其中，有向包圍盒為最貼近果穗邊界的長方形。S22、根據(jù)所述有向包`圍盒建立所述果穗的局部坐標(biāo)系；其中，果穗的局部坐標(biāo)系，是以果穗的有向包圍盒的長軸方向作為果穗的中心軸方向，即Z軸，以有向包圍盒的一個短軸作為X軸，視為果穗徑向，建立坐標(biāo)系，其坐標(biāo)系原點(diǎn)位于該短軸的中心點(diǎn)。S23、通過旋轉(zhuǎn)使得所述果穗的中心軸垂直于水平線，并將所述果穗外輪廓圖像中所述果穗的高度縮放為標(biāo)準(zhǔn)高度；其中圖像旋轉(zhuǎn)具體為:首先計(jì)算Z軸與圖像高度方向的夾角，然后將對應(yīng)的果穗圖像旋轉(zhuǎn)該角度，使得果穗中心軸方向垂直于水平方向；圖像縮放，指將圖像上的果穗放大/縮小到標(biāo)準(zhǔn)高度。其中標(biāo)準(zhǔn)高度為H，是指圖像中果穗進(jìn)行軸向畸變糾正后的高度。標(biāo)準(zhǔn)高度的計(jì)算如圖2所示，所述標(biāo)準(zhǔn)高度通過以下公式獲得:H= H|-rH-
O
jL.
其中，H為標(biāo)準(zhǔn)高度訊為所述果穗與相機(jī)的距離為最小時所述果穗外輪廓圖像上所述果穗的高度；H2為在H1時的所述果穗旋轉(zhuǎn)180度后所述果穗外輪廓圖像上所述果穗的高度；所述最小距離為當(dāng)所述果穗圍繞旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)過程中所述果穗與相機(jī)的距離最小時的距離。果穗圖像放大/縮小到標(biāo)準(zhǔn)高度的簡單方法是，是以果穗圖像底部P4為基準(zhǔn)，將果穗圖像從高度為Hl等比線性縮小到高度H，將高度為H2的果穗等比線性放大到高度H。其中等比線性縮放，是指按照高度縮放比例等比縮放整個果穗圖像。步驟S3具體包括:S31、對校正后的所述果穗外輪廓圖像提取果穗的輪廓，得到所述果穗的輪廓圖像；其中，提取果穗的輪廓是指提取出每張果穗外輪廓圖像中果穗與背景之間的連續(xù)邊界像素，使用傳統(tǒng)目標(biāo)輪廓生成方法得到。S32、將所述果穗的輪廓圖像中的輪廓點(diǎn)分裂為左輪廓點(diǎn)集、右輪廓點(diǎn)集和中心點(diǎn)集;其中對于輪廓點(diǎn)分裂，是指首先從輪廓像素點(diǎn)中找到在Z軸坐標(biāo)方向上的極值點(diǎn)，設(shè)為Zmin和Zmax ;然后對位于極值范圍內(nèi)的每個Z軸坐標(biāo),從輪廓像素點(diǎn)中檢索出具有該坐標(biāo)值的所有像素Pixels (Z)，再從Pixels (Z)中確定出相距最遠(yuǎn)(圖像寬度方向上距離最大)的兩個像素，作為該Z軸坐標(biāo)對應(yīng)的果穗左右輪廓點(diǎn)，進(jìn)而根據(jù)左右輪廓點(diǎn)集計(jì)算出對應(yīng)果穗的中心點(diǎn)集。S33、利用兩張正交圖像中所述果穗的中心點(diǎn)集確定所述果穗的三維中心軸；其中，設(shè)第一張圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)為(x，0，Z)，其對應(yīng)的正交圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)為(0，Y，Z)，在每個Z軸位置，果穗三維中心軸的坐標(biāo)(X，Y，Z)。如圖3所示，圖3顯示了根據(jù)正交圖像的輪廓決定出果穗中心軸的示意圖，在兩張正交圖像上其果穗中心軸上點(diǎn)集重合。S34、根據(jù)所述果穗圖像的拍攝角度建立所述果穗的所述輪廓圖像的輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系。重建輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)如圖4所示，在每個Z軸坐標(biāo)位置得到果穗的剖面圖，其中圖像Cl對應(yīng)的輪廓點(diǎn)分別為Cll和C12，其正交圖像C2上輪廓點(diǎn)為C21和C22，這些輪廓的坐標(biāo)由果穗中心軸坐標(biāo)O決定和修改；同理，所有其他輸入圖像的輪廓點(diǎn)，由每張果穗圖像與第一張果穗圖像的拍攝角度α決定。修改坐標(biāo)后的來自所有圖像的輪廓點(diǎn)分布在果穗中心軸周圍，因此，輸入圖像越多，拍攝角度越合理，得到的果穗三維輪廓表示的細(xì)節(jié)越豐富。步驟S4具體包括:S41、對所述果穗的所述輪廓圖像的縱剖面輪廓進(jìn)行插值或采樣，得到縱剖面輪廓點(diǎn)集；S42、對所述果穗的所述輪廓圖像的橫剖面輪廓進(jìn)行插值或采樣，得到橫剖面輪廓點(diǎn)集；S43、根據(jù)縱剖面輪廓點(diǎn)與橫剖面輪廓點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，將輪廓點(diǎn)依次連接為三角形，得到三角化果穗三維表面網(wǎng)格模型。在果穗Z軸的每個位置的橫剖面上均得到一組輪廓點(diǎn)集，由于獲取的果穗圖像往往有限，根據(jù)建模精度要求對輪廓點(diǎn)集進(jìn)行重新規(guī)劃，即插值或者采樣。其中，輪廓插值，是在給定的輪廓點(diǎn)基礎(chǔ)上，新生成若干點(diǎn)，使得輪廓能夠表達(dá)更加精細(xì)的模型；輪廓采樣，是縮減輪廓點(diǎn)數(shù)量，以適應(yīng)不需要精細(xì)建模的應(yīng)用。從所有獲取的果穗圖像中得到的果穗輪廓點(diǎn)可以分為兩類:縱剖面輪廓和橫剖面輪廓。其中縱剖面輪廓，是指直接從圖像中得到的果穗沿果穗中心軸的縱剖面輪廓；橫剖面輪廓，是指經(jīng)過果穗中心軸、垂直于Z的果穗剖面輪廓。輪廓點(diǎn)規(guī)劃分別在兩類輪廓上進(jìn)行，首先對縱剖面輪廓進(jìn)行采樣或者插值，生成新的縱剖面輪廓點(diǎn)集，其中左輪廓點(diǎn)、右輪廓點(diǎn)以及中心軸點(diǎn)數(shù)量相等；再進(jìn)行橫剖面輪廓點(diǎn)規(guī)劃，對于每個中心軸節(jié)點(diǎn)，取得其橫截面上所有已知輪廓點(diǎn)，進(jìn)行采樣或者插值，生成新的橫剖面輪廓點(diǎn)集；基于最后得到的所有輪廓點(diǎn)集，重建出果穗三維表面網(wǎng)格模型。如圖5所示，圖5顯示了重新規(guī)劃后的果穗表面點(diǎn)集。其中，為了使構(gòu)建的果穗表面網(wǎng)格性狀更好，要求獲取的果穗圖像為等角度拍攝，并且獲取的果穗圖像越多，越能滿足果穗真實(shí)表面形狀。果穗表面三維重建，是根據(jù)果穗的每個橫剖面輪廓點(diǎn)以及縱剖面輪廓點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，將輪廓點(diǎn)依次連接為三角形，最后得到完全三角化表示的果穗三維表面網(wǎng)格模型。其中每個橫剖面輪廓節(jié)點(diǎn)與相鄰橫剖面輪廓節(jié)點(diǎn)，采用距離最近相連原則。步驟S5具體包括重建后的果穗表面網(wǎng)格模型，可以計(jì)算出常規(guī)方法難以精確計(jì)算的果穗表面積和體積。其中果穗表面積等于模型中所有三角形面積之和；果穗體積計(jì)算，是在表面網(wǎng)格基礎(chǔ)上利用推進(jìn)波前法向內(nèi)插入節(jié)點(diǎn)生成完全有四面體網(wǎng)格表示模型，通過累計(jì)所有四面體體積得到果穗體積。其中，推進(jìn)波前法是一種基于表面三角網(wǎng)格通過內(nèi)插節(jié)點(diǎn)生成四面體網(wǎng)格模型的方法。獲取的果穗圖像不僅提供了三維果穗的形狀信息，也提供了顏色紋理信息。獲取的果穗圖像均可作為果穗三維模型的表面紋理圖像，圖像的紋理坐標(biāo)由指定網(wǎng)格在該圖像上的投影決定。最后得到的果穗三維表面網(wǎng)格模型的紋理來自于不同果穗圖像，使得重建出的三維玉米果穗具有較強(qiáng)真實(shí)感。如圖6所示，使用不同紋理圖像得到的三維果穗模型。以上實(shí)施方式僅用于說明本發(fā)明，而并非對本發(fā)明的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專利保護(hù)范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。
權(quán)利要求
1.一種基于序列圖像的果穗三維重建方法，其特征在于，所述方法包括: 51、獲取預(yù)定數(shù)目的果穗圖像，并對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到果穗外輪廓圖像，所述果穗圖像攜帶三維果穗信息； 52、對所述果穗外輪廓圖像進(jìn)行校正； 53、根據(jù)校正后的所述果穗外輪廓圖像，獲得所述果穗的輪廓圖像，并建立輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系； 54、對輪廓點(diǎn)集進(jìn)行插值或采樣，建立所述果穗的三維表面網(wǎng)格模型； 55、根據(jù)所述果穗三維表面網(wǎng)格模型，計(jì)算所述果穗的表面積和體積，并根據(jù)所述果穗圖像攜帶的三維果穗信息，建立三維果穗模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟SI中所述獲取果穗圖像具體包括: 511、將果穗固定在旋轉(zhuǎn)軸預(yù)定點(diǎn)，利用相機(jī)在預(yù)定位置處拍攝果穗，得到第一張果穗圖像； 512、將果穗沿旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)預(yù)定角度，利用相機(jī)在所述預(yù)定位置處拍攝果穗，得到第二張果穗圖像； 513、重復(fù)步驟S12，當(dāng)獲取到所述預(yù)定數(shù)目的所述果穗圖像時結(jié)束。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述預(yù)定數(shù)目至少為兩張。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，若所述預(yù)定數(shù)目為兩張，則獲取的所述果穗圖像為兩張正交圖像； 若所述預(yù)定數(shù)目為大于等于三張，則獲取的所述果穗圖像中有兩張為正交圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟SI中對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理具體包括: 514、確定所述果穗圖像的背景閾值； 515、根據(jù)所述背景閾值確定所述果穗外輪廓圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2具體包括: 521、計(jì)算所述果穗外輪廓圖像的有向包圍盒； 522、根據(jù)所述有向包圍盒建立所述果穗的局部坐標(biāo)系； 523、通過旋轉(zhuǎn)使得所述果穗的中心軸垂直于水平線，并將所述果穗外輪廓圖像中所述果穗的高度縮放為標(biāo)準(zhǔn)高度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，步驟S23中所述標(biāo)準(zhǔn)高度通過以下公式獲得:
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S3具體包括: .531、對校正后的所述果穗外輪廓圖像提取果穗的輪廓，得到所述果穗的輪廓圖像； .532、將所述果穗的輪廓圖像中的輪廓點(diǎn)分裂為左輪廓點(diǎn)集、右輪廓點(diǎn)集和中心點(diǎn)集； .533、利用兩張正交圖像中所述果穗的中心點(diǎn)集確定所述果穗的三維中心軸；S34、根據(jù)所述果穗圖像的拍攝角度建立所述果穗的所述輪廓圖像的輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S4具體包括: S41、對所述果穗的所述輪廓圖像的縱剖面輪廓進(jìn)行插值或采樣，得到縱剖面輪廓點(diǎn)集; S42、對所述果穗的所述輪廓圖像的橫剖面輪廓進(jìn)行插值或采樣，得到橫剖面輪廓點(diǎn)集; S43、根據(jù)縱剖面輪廓點(diǎn)與橫剖面輪廓點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，將輪廓點(diǎn)依次連接為三角形，得到三角化果穗三維表面網(wǎng)格模型。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于序列圖像的果穗三維重建方法，方法包括S1、獲取預(yù)定數(shù)目的果穗圖像，并對所述果穗圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到果穗外輪廓圖像，所述果穗圖像攜帶三維果穗信息；S2、對所述果穗外輪廓圖像進(jìn)行校正；S3、根據(jù)校正后的所述果穗外輪廓圖像，獲得所述果穗的輪廓圖像，建立輪廓點(diǎn)三維坐標(biāo)系；S4、對輪廓點(diǎn)集進(jìn)行插值或采樣，建立所述果穗的三維表面網(wǎng)格模型；S5、根據(jù)所述果穗三維表面網(wǎng)格模型，計(jì)算所述果穗的表面積和體積，并根據(jù)所述果穗圖像攜帶的三維果穗信息，建立三維果穗模型。通過上述方法，基于序列圖像快速恢復(fù)出果穗的三維表面網(wǎng)格模型，進(jìn)而計(jì)算出精確的果穗性狀指標(biāo)，并建立了具有真實(shí)效果的三維果穗模型。
文檔編號G06T17/30GK103077559SQ20121057204
公開日2013年5月1日 申請日期2012年12月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月25日
發(fā)明者趙春江, 杜建軍, 郭新宇, 王傳宇, 肖伯祥 申請人:北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心