基于多视角图像的玉米植株三维重建技术研究

发布时间：2021-10-16 09:34

　　植物三维形态结构是植物生长发育状态的真实反映,能够快速获取数据,进而精确构建植物三维模型一直是植物学、计算机图形学等领域的研究热点。然而,植物是复杂的生命有机体,其形态结构建模远比工业机械零部件、建筑物等结构建模困难,主要表现为其非刚性、动态生长、大小不一、结构异同等特点,因此,实现植物从发芽、出苗、形态建成、成熟衰老的整个形态结构过程的数据采集和建模需要大量、复杂、繁琐的工作。如何以相对低成本的方式全面、准确、无损和连续获取植物形态结构数据,并以三维可视的方式分析研究农作物的形态结构和生长过程、进行表型测量是当前数字植物、表型组学研究的关键环节。基于多视角图像的三维重建方法通过拍摄多视角二维图像序列,可以达到生成植物形态结构致密点云和纹理数据。与其它三维重建方法对比,该方法具有设备成本低、数据获取方便、使用灵活等优点,获取的点云三维信息不仅具有高密度,而且包含了图像真彩色纹理等信息,具有较强的真实感。近年来该方法受到广大研究人员的关注,成为植物三维建模研究的主要方法之一,然而基于多视角图像技术对植物进行三维重建,受到环境、相机点位设计、采集频率等因素的影响及点云合成后处理的制约,因此... 

【文章来源】：上海海洋大学上海市

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究目的与研究意义
    1.2 国内外研究现状及趋势
        1.2.1 基于多视角图像的植物三维重建研究现状
        1.2.2 点云配准和拼接技术研究现状
    1.3 论文的主要研究内容及结构安排
    1.4 本章小结
第二章 基于多视角图像的三维重建简介
    2.1 摄像机标定介绍
    2.2 运动恢复结构算法介绍
        2.2.1 二视图点云生成
        2.2.2 多视角点云融合
        2.2.3 光束法平差优化
    2.3 MVS稠密点云重建
    2.4 常用的三维重建软件工具
    2.5 本章小结
第三章 基于多视角图像的玉米植株重建设计
    3.1 基于旋转轨道方式的拔节前期玉米植株的重建
        3.1.1 数据获取与处理
        3.1.2 重建结果与分析
            3.1.2.1 不同数据的点云重建结果
            3.1.2.2 重建点云精度评价
            3.1.2.3 表型参数提取及误差分析
        3.1.3 结论与讨论
    3.2 基于电动转台方式的不同时期玉米植株的重建
        3.2.1 数据获取与处理
            3.2.1.1 多视角图像获取
            3.2.1.2 对原图像进行EXG超绿分割法的处理
        3.2.2 重建结果与分析
            3.2.2.1 对原图像序列重建
            3.2.2.2 对处理后图像序列重建
            3.2.2.3 对拔节前期玉米植株重建
        3.2.3 结论与讨论
    3.3 本章小结
第四章 基于SfM和 ICP算法的高大玉米植株重建
    4.1 材料与方法
        4.1.1 植株截断处理与图像获取
        4.1.2 点云重建与拼接处理
    4.2 结果与分析
        4.2.1 截断植株拼接结果
        4.2.2 点云重叠部分误差分析
    4.3 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 研究工作总结
    5.2 研究不足与展望
参考文献
附录 攻读硕士学位期间的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于地面激光雷达的田间花生冠层高度测量系统研制[J]. 程曼,蔡振江,Ning Wang,袁洪波.  农业工程学报. 2019(01)
[2]V-SLAM中点云配准算法改进及移动机器人实验[J]. 胡章芳,漆保凌,罗元,张毅,谭术兵.  哈尔滨工业大学学报. 2019(01)
[3]禾本科作物节单位研究进展[J]. 王勇健,温维亮,郭新宇.  中国农业科技导报. 2019(02)
[4]基于SIFT图像拼接算法的标准样板测量技术[J]. 程纪榕,赵军,蔡潇雨,邵力.  微纳电子技术. 2019(01)
[5]基于模板特征点提取的立体视觉里程计实现方法[J]. 包川,刘桂华.  传感器与微系统. 2018(07)
[6]基于立体视觉的玉米雄穗三维信息提取[J]. 韩东,杨贵军,杨浩,邱春霞,陈明杰,温维亮,牛庆林,杨文攀.  农业工程学报. 2018(11)
[7]一种单目相机标定算法研究[J]. 赫美琳,高明慧,李爽,杨开伟.  数字通信世界. 2018(05)
[8]应用Harris角点检测进行图像拼接的超长板材尺寸测量方法[J]. 潘屾,王克奇,侯弘毅,张怡卓.  东北林业大学学报. 2018(04)
[9]基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法[J]. 温维亮,赵春江,郭新宇,王勇健,杜建军,于泽涛.  农业工程学报. 2018(04)
[10]LiDAR不同强度校正法对樟子松叶面积指数估测的影响[J]. 尤号田,邢艳秋,彭涛,丁建华.  测绘学报. 2018(02)

硕士论文
[1]基于多视图的非增量式三维重建关键技术的研究与应用[D]. 杨静.中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 2018
[2]基于三维激光点云的移动机器人同步定位与构图算法研究[D]. 赵绍安.电子科技大学 2018
[3]基于双目视觉的移动机器人室内三维地图构建方法研究[D]. 周智.哈尔滨工业大学 2017
[4]基于点云处理的场景三维重建[D]. 吴晓庆.西南科技大学 2017
[5]文物图像复原技术研究[D]. 扎西顿珠.西藏大学 2017
[6]面向移动机器人视觉导航的三维环境重建技术研究[D]. 黄丽.浙江理工大学 2017
[7]基于双目视觉的运动恢复结构[D]. 杨阳.电子科技大学 2016
[8]SIFT特征匹配算法研究与改进[D]. 肖健.重庆大学 2012
[9]基于植物生长过程仿真的虚拟植物建模研究[D]. 黄伟.重庆大学 2011



本文编号：3439568