基于Kinect的苹果树三维重建方法研究

发布时间：2017-04-10 10:06

  本文关键词：基于Kinect的苹果树三维重建方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：幼年苹果树的三维重建对于虚拟果树建模研究具有重要意义。现有的三维点云扫描设备虽精度高,但价格高昂且设备结构复杂,而Kinect体积小、质量轻、成本低,在小型物体三维扫描与重建方面得到了关注和应用。本研究将利用体感设备Kinect扫描获取果树三维点云并基于点云重建果树模型展开试验。试验首先搭建了Kinect点云获取平台,实现了果树三维信息的实时获取;然后提出了一种基于空间参考球结合ICP(Iterative Closest Point)算法的配准方法,实现了多视角点云数据的配准;再采用空间殖民算法对配准后的点云提取果树骨架,最后基于骨架及管道模型实现了果树的三维重构与可视化渲染。本研究以3~5年矮化苹果树样本为实验对象,主要研究内容及结论如下。(1)利用Kinect搭建果树三维点云获取平台。点云获取平台由硬件部分(Kinect、PC电脑和三脚架)和PC配置的相关API接口与支持库构成。三脚架支撑Kinect,Kinect垂直高度位于扫描目标物中部,调节三脚架垂直和水平距离以获取较好品质的点云数据。试验在无阳光直射,风速为微风的环境条件下进行,该平台获得的点云数据经下采样平滑之后满足点云配准的要求。(2)提出了空间参考球结合ICP算法的树状点云配准方法,实现了粗配结合精配的多视角果树点云配准。由于果树的树状点云无法进行高质量的向量估计,而转盘法和标签法又不具有适用性的难题,提出了空间参考球结合ICP算法的配准方法。试验设计在果树周围添加3或4个空间参考球后进行点云获取,提取多空间下球心坐标作为公共点,基于公共点坐标转计算到变换矩阵及粗配点云。针对设备精度限制导致点云粗配后仍存在明显位差的问题,采用ICP算法二次配准点云,使2幅点云的距离差缩减以达到基本吻合的状态。试验结果表明配准点云模型长宽高三维度的误差率均控制在10.00%以内,其中长宽维度误差率可控制在5.00%以内,对应点最大误差间距0.0186m,最小误差间距0.0072m,试验结果验证了本文方法的有效性,适用于农业小型果树点云的配准要求。(3)采用空间殖民算法和管道模型实现了果树骨架提取与模型重建。空间殖民算法通过设置影响半径、删除阈值、骨架点距离和控制角度等参数,用迭代算法获得点云模型整体的骨架点。对于枝条重建,首先确立树枝的始末端点,然后建立树的层次结构,利用管道模型原理估计树枝粗度,利用广义圆柱体表示树枝,最后添加树叶并进行基础可视化渲染设置,重建得到形态自然且可视化效果强的果树模型。
【关键词】：Kinect 三维点云获取 点云配准 骨架提取 果树三维重建
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 主要技术研究现状12-17
• 1.2.1 三维信息获取技术研究现状12-14
• 1.2.2 三维点云配准技术研究现状14-15
• 1.2.3 骨架提取技术研究现状15-16
• 1.2.4 树木植株三维重建研究现状16-17
• 1.3 研究的主要内容17-18
• 1.4 研究路线与组织结构18-21
• 第二章 基于Kinect的苹果树三维点云获取21-36
• 2.1 Kinect技术介绍21-25
• 2.1.1 Kinect组成结构21-22
• 2.1.2 Kinect工作原理22-24
• 2.1.3 Kinect开发支持工具24-25
• 2.2 深度图像到三维点云25-28
• 2.2.1 RGB-D信息26-27
• 2.2.2 二维深度图像到三维点云的转换原理27-28
• 2.3 Kinect扫描获取三维点云28-32
• 2.3.1 果树三维点云数据的获取28-30
• 2.3.2 扫描获取多视角三维点云30-32
• 2.4 三维点云平滑处理32-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 苹果树三维点云配准36-49
• 3.1 基于参考球的粗配36-41
• 3.1.1 基于最小二乘法求球面点云球心36-39
• 3.1.2 基于三点法求转换矩阵39-41
• 3.2 ICP算法自动配准41-46
• 3.2.1 奇异值分解法和四元数法41-42
• 3.2.2 ICP精确配准算法42-46
• 3.3 点云配准误差分析46-47
• 3.4 本章小结47-49
• 第四章 苹果树三维模型重建49-57
• 4.1 空间殖民算法提取树骨架49-50
• 4.2 果树枝干的三维重建50-55
• 4.2.1 树枝空间结构的建立51-52
• 4.2.2 树枝的管道模型估计52-55
• 4.2.3 果树的可视化渲染55
• 4.3 本章小结55-57
• 第五章 苹果树重建结果分析57-62
• 5.1 骨架提取方法比较与分析57
• 5.2 模型参数与时间分析57-60
• 5.3 果树空间结构分析60-61
• 5.4 果树树枝粗度估计分析61
• 5.5 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 总结62-63
• 6.2 创新点63
• 6.3 展望63-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-69
• 作者简介69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李博阳;耿楠;张志毅;;基于机器视觉的激光条纹扫描系统[J];计算机仿真;2015年06期

2 王勇健;温维亮;郭新宇;赵春江;;基于点云数据的植物叶片三维重建[J];中国农业科技导报;2014年05期

3 郭连朋;陈向宁;刘彬;刘田间;;基于Kinect传感器多深度图像融合的物体三维重建[J];应用光学;2014年05期

4 闫振宇;霍学喜;;中国低效苹果园改造现状、效果及建议[J];林业经济问题;2014年03期

5 周森;郭永彩;高潮;吴小燕;;基于三维激光扫描的移动大尺寸圆柱体工件长度快速检测系统[J];光学精密工程;2014年06期

6 陈良良;隋立春;蒋涛;薛勇;黄维臣;;地面三维激光扫描数据配准方法[J];测绘通报;2014年05期

7 胡少军;耿楠;张志毅;杨沛;何东健;;基于稀疏图像的真实树交互式建模方法[J];农业工程学报;2014年09期

8 付代昌;徐立鸿;李大威;辛龙娇;;基于Kinect的温室番茄盆栽茎干检测与分割[J];现代农业科技;2014年03期

9 万聪灵;余学才;蒋波;李泽思;;线结构光双目传感器钢坯轮廓测量标定方法[J];计量学报;2014年01期

10 沈杭锦;吴以凡;张桦;吴燕萍;;基于动态参数控制的结构光三维扫描系统[J];杭州电子科技大学学报;2013年06期

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本文编号：296456