面向小麦可视化的沉浸式虚拟场景的研究与实现
发布时间：2021-08-08 04:18
当前,针对VR技术和农业信息化的研究有以下三个方面:小麦可视化三维形状重构、人机交互以及沉浸式虚拟场景构建。本文从小麦模型重构、虚拟场景构建、沉浸式交互设计为基础,本文通过研究分析,构建了虚拟现实系统的仿真模拟平台。本课题以小麦三维形态及小麦生长虚拟场景的创建和沉浸式交互漫游应用为研究目标,在对小麦三维点云建模和成长场景结构分析的基础上,利用三维点云数据重构对不同品种、不同栽培措施的小麦植株进行重建;针对植株和农田环境的建模方面,现在已有的三维建模软件表现能力不足,提出使用三维激光扫描仪获取点云模型和Unity 3D引擎结合的方法创建小麦生长场景的虚拟漫游,同时利用小麦栽培知识和物联网气象数据的交互,阐述了数据驱动和小麦栽培知识的动态加载原理以及交互触发,并针对场景创建过程中出现的模型显示问题做了渲染优化:为了解决传统人机交互对鼠标和键盘的依赖,本文使用体感交互代替传统的人机交互,使用了虚拟手柄与Unity引擎的结合实现了与虚拟场景的交互:最后,为了进一步加强沉浸式漫游效果,使用HTC·vive头盔显示器代替平面显示器,漫游视觉与人体头部（steam VR软件开发）的旋转保持同步,实现...
【文章来源】：河南农业大学河南省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１技术路线图??２．?２小麦植株点云数据预处理??２．?２．?１小麦植株点云数据精简??
片，通过执行构造栅格命令对曲面片修改参数，获得更小的??曲面片，最后通过拟合曲面功能自动拟合成一个连续的Ｎｕｒｂｓ曲面。下图１展示曲面阶段处??理参数。经过这两步骤的操作，实验证明，扫描结果比未采取措施状态下的结果效果有明显??的提高。??；Ｉ．?－???．?＾?？?Ｃ?？?＊?？??ｊ?＊ｖ?ｒ?？，?？?？！?ｓｉ—＾＂ｎｓｉ?－?？?ｆ??Ｂｄｂ??Ａ?｜??■?？?＜？?Ｐｔ）??６ｉ??厌丨??一一ｃ．”??ｉｎ?■??：■??图２曲线工具对话框??采用三维激光扫描仪能够提取的原始点云数目为１７２１３８。然后通过设置阈值??ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，简化采集的小麦植株点云。为对计算效率与精简阈值的关系进行分析，使点云??模窀的精简阈值更具有规律。通过不断调整阈值ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?，将数值从１０提高到８０，在这??个过程中，模型中点云数目会逐渐下降，但没有改变点云模型的形状特征，在点云密集和稀??疏的地方，保留的点数目多少是相对应的。通过对阈值进行调整以简化原始点云，如下图所??示，是精简后的点云数目、精简率和消耗时间的具体情况ｌｗｌ。??表２－１小麦植株点云精简消耗时间对比??９??
?１０９２??从表２－１中可以看出，随着阈值的增加，还原后的点云数量越来越少，阈值从１０增加??到８０，剩余点云数目从５２６９８下降至７０９８，点云数量减少８６．?５３％，相对应的，也减少了耗??时。处理时间分别为１６６９ｍｓ和１０９２ｍｓ。阈值分别为１０和８０，减少的时间仅为３４．?５７％。通??过上述处理可以得到精简后的点云模型，如下图２所示精简点云前后对比。??Ｖ?ｔ％＇??ａ??．?；；；；；?．＇．；；?＇??ａ．点云数据精简前?ｂ．点云数据精简后??图３精简前后的点云数据局部放大效果??２．?２．?２小麦植株点云数据去噪??通过对点云数据进行简化后，发现还是存在细节处理不到位和点云噪声两大问题，针对??此情况，需要精细处理三维点云数据中的噪声，以对离群点噪声进行消除，建立高精度的三??维模型。??本文对这两种类型的噪声去除点云采用了不同的方法。第一步是删除具有较大比例的离??散点。对于肉眼能识别的一些异常点和散点，可以直接用手选择和删除。对于难以区分和手??动选择不便的点，可以通过Ｇｅｏｍａｇｉｃ?Ｓｔｕｄｉｏ软件去除了隔离点和体外降噪等功能。为使噪??音得到完美消除，可运用点云来提前观察减噪效果，以更好的对细节进行平滑处理，此外，??还可以采取通过模型软件过滤后自动计算偏差的方式。然后将其他跟正确点云融合的混杂点??进行消除，以文献作为前提，基于双边滤波和三边滤波，通过对法矢修正的运用消除小尺度??的噪点，从而深度数据转换为灰度图像，进行二次双边滤波，再转换为深度数据，去除噪声??的同时很好的保留了边缘数据的完整性＂＇通过对上述方法的运用，可以自动地将噪声点过??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的农业植物表型研究综述[J]. 翁杨,曾睿,吴陈铭,王猛,王秀杰,刘永进. 中国科学:生命科学. 2019(06)
[2]基于局部点云的苹果外形指标估测方法[J]. 王浩云,闫茹琪,周小莉,马仕航,胡皓翔,徐焕良. 农业机械学报. 2019(05)
[3]沉浸式虚拟现实的发展概况及发展趋势[J]. 刘崇进,吴应良,贺佐成,叶雯,张云霏. 计算机系统应用. 2019(03)
[4]基于Geomagic的自锁机构逆向重构及快速原型[J]. 张俊凤,严锋,薛雨凡,黄俊元. 南方农机. 2019(05)
[5]一种散乱点云的精准重建方法[J]. 刘阳阳,李仁忠,刘哲闻,张缓缓. 西安工程大学学报. 2019(01)
[6]一种精简点云的快速配准算法[J]. 金露,王福伟,钟可君,伏燕军. 激光杂志. 2019(02)
[7]行业特色院校构建虚拟仿真实验平台的实践探索——以南京林业大学植物保护学专业为例[J]. 陈容. 西部素质教育. 2019(01)
[8]地面三维激光扫描点云精度影响因素分析[J]. 刘晓文,徐工,余跃. 山东理工大学学报(自然科学版). 2019(01)
[9]基于Scopus的植物表型组学研究进展分析[J]. 唐惠燕,倪峰,李小涛,陈蓉蓉,袁曦临,朱艳,周济,丁艳锋. 南京农业大学学报. 2018(06)
[10]虚拟植物研究现状与建模方法分析[J]. 田悦,赵萍,李永奎,张丽君,张国志,路颖. 江苏农业科学. 2018(22)
博士论文
[1]小麦生长模拟模型与三维可视化技术研究[D]. 李书钦.中国农业科学院 2017
[2]三维重建中点云数据处理关键技术研究[D]. 谷晓英.燕山大学 2015
[3]基于农户视角的新型农业科技知识服务体系研究[D]. 邬震坤.中国农业科学院 2012
硕士论文
[1]基于虚拟模型的水稻株距优化系统的设计与实现[D]. 谢涛.浙江工业大学 2016
[2]基于叶片变形的植物叶脉可视化造型研究[D]. 祁多多.东华理工大学 2016
[3]基于构筑模型的植物表型动态建模方法研究[D]. 王甜甜.山东师范大学 2016
[4]小麦主要器官三维可视化技术研究[D]. 刘丹.中国农业科学院 2016
本文编号：3329211
【文章来源】：河南农业大学河南省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１技术路线图??２．?２小麦植株点云数据预处理??２．?２．?１小麦植株点云数据精简??
片，通过执行构造栅格命令对曲面片修改参数，获得更小的??曲面片，最后通过拟合曲面功能自动拟合成一个连续的Ｎｕｒｂｓ曲面。下图１展示曲面阶段处??理参数。经过这两步骤的操作，实验证明，扫描结果比未采取措施状态下的结果效果有明显??的提高。??；Ｉ．?－???．?＾?？?Ｃ?？?＊?？??ｊ?＊ｖ?ｒ?？，?？?？！?ｓｉ—＾＂ｎｓｉ?－?？?ｆ??Ｂｄｂ??Ａ?｜??■?？?＜？?Ｐｔ）??６ｉ??厌丨??一一ｃ．”??ｉｎ?■??：■??图２曲线工具对话框??采用三维激光扫描仪能够提取的原始点云数目为１７２１３８。然后通过设置阈值??ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，简化采集的小麦植株点云。为对计算效率与精简阈值的关系进行分析，使点云??模窀的精简阈值更具有规律。通过不断调整阈值ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?，将数值从１０提高到８０，在这??个过程中，模型中点云数目会逐渐下降，但没有改变点云模型的形状特征，在点云密集和稀??疏的地方，保留的点数目多少是相对应的。通过对阈值进行调整以简化原始点云，如下图所??示，是精简后的点云数目、精简率和消耗时间的具体情况ｌｗｌ。??表２－１小麦植株点云精简消耗时间对比??９??
?１０９２??从表２－１中可以看出，随着阈值的增加，还原后的点云数量越来越少，阈值从１０增加??到８０，剩余点云数目从５２６９８下降至７０９８，点云数量减少８６．?５３％，相对应的，也减少了耗??时。处理时间分别为１６６９ｍｓ和１０９２ｍｓ。阈值分别为１０和８０，减少的时间仅为３４．?５７％。通??过上述处理可以得到精简后的点云模型，如下图２所示精简点云前后对比。??Ｖ?ｔ％＇??ａ??．?；；；；；?．＇．；；?＇??ａ．点云数据精简前?ｂ．点云数据精简后??图３精简前后的点云数据局部放大效果??２．?２．?２小麦植株点云数据去噪??通过对点云数据进行简化后，发现还是存在细节处理不到位和点云噪声两大问题，针对??此情况，需要精细处理三维点云数据中的噪声，以对离群点噪声进行消除，建立高精度的三??维模型。??本文对这两种类型的噪声去除点云采用了不同的方法。第一步是删除具有较大比例的离??散点。对于肉眼能识别的一些异常点和散点，可以直接用手选择和删除。对于难以区分和手??动选择不便的点，可以通过Ｇｅｏｍａｇｉｃ?Ｓｔｕｄｉｏ软件去除了隔离点和体外降噪等功能。为使噪??音得到完美消除，可运用点云来提前观察减噪效果，以更好的对细节进行平滑处理，此外，??还可以采取通过模型软件过滤后自动计算偏差的方式。然后将其他跟正确点云融合的混杂点??进行消除，以文献作为前提，基于双边滤波和三边滤波，通过对法矢修正的运用消除小尺度??的噪点，从而深度数据转换为灰度图像，进行二次双边滤波，再转换为深度数据，去除噪声??的同时很好的保留了边缘数据的完整性＂＇通过对上述方法的运用，可以自动地将噪声点过??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的农业植物表型研究综述[J]. 翁杨,曾睿,吴陈铭,王猛,王秀杰,刘永进. 中国科学:生命科学. 2019(06)
[2]基于局部点云的苹果外形指标估测方法[J]. 王浩云,闫茹琪,周小莉,马仕航,胡皓翔,徐焕良. 农业机械学报. 2019(05)
[3]沉浸式虚拟现实的发展概况及发展趋势[J]. 刘崇进,吴应良,贺佐成,叶雯,张云霏. 计算机系统应用. 2019(03)
[4]基于Geomagic的自锁机构逆向重构及快速原型[J]. 张俊凤,严锋,薛雨凡,黄俊元. 南方农机. 2019(05)
[5]一种散乱点云的精准重建方法[J]. 刘阳阳,李仁忠,刘哲闻,张缓缓. 西安工程大学学报. 2019(01)
[6]一种精简点云的快速配准算法[J]. 金露,王福伟,钟可君,伏燕军. 激光杂志. 2019(02)
[7]行业特色院校构建虚拟仿真实验平台的实践探索——以南京林业大学植物保护学专业为例[J]. 陈容. 西部素质教育. 2019(01)
[8]地面三维激光扫描点云精度影响因素分析[J]. 刘晓文,徐工,余跃. 山东理工大学学报(自然科学版). 2019(01)
[9]基于Scopus的植物表型组学研究进展分析[J]. 唐惠燕,倪峰,李小涛,陈蓉蓉,袁曦临,朱艳,周济,丁艳锋. 南京农业大学学报. 2018(06)
[10]虚拟植物研究现状与建模方法分析[J]. 田悦,赵萍,李永奎,张丽君,张国志,路颖. 江苏农业科学. 2018(22)
博士论文
[1]小麦生长模拟模型与三维可视化技术研究[D]. 李书钦.中国农业科学院 2017
[2]三维重建中点云数据处理关键技术研究[D]. 谷晓英.燕山大学 2015
[3]基于农户视角的新型农业科技知识服务体系研究[D]. 邬震坤.中国农业科学院 2012
硕士论文
[1]基于虚拟模型的水稻株距优化系统的设计与实现[D]. 谢涛.浙江工业大学 2016
[2]基于叶片变形的植物叶脉可视化造型研究[D]. 祁多多.东华理工大学 2016
[3]基于构筑模型的植物表型动态建模方法研究[D]. 王甜甜.山东师范大学 2016
[4]小麦主要器官三维可视化技术研究[D]. 刘丹.中国农业科学院 2016
本文编号：3329211
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