Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

发布时间：2023-03-11 15:41

　　为了实现枣树智能化修剪作业,该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法,并针对传统最近点迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先,使用彩色深度(RGB-D)相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像,并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次,对点云进行背景去除和滤波处理,基于直方图设定分割阈值,提取单株枣树点云,并将放置在树根附近的标靶球作为标记,使用人工标记法进行两站点云初配准。最后,在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率,由曲率相近的点构成配对点对,使用k维树最近点迭代(k dimensional-tree-Iterative Closest Point,kd-tree-ICP)算法完成精配准,对点云使用Alpha-shape算法面片化,实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明,通过引入初配准,有效提高了点云配准的准确性和稳定性,配准误差均控制在1.0 cm以内,平均配准误差为0.76cm;重构模型真实感较强,在外观上更加接近真实树...

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【文章目录】：
0 引言
1 材料与方法
    1.1 试验设备和信息采集
    1.2 点云数据预处理
    1.3 点云配准
        1.3.1 点云初配准
        1.3.2 点云精配准
    1.4 表面重构
2 结果与分析
    2.1 点云配准误差分析
    2.2 重构模型精度分析
    2.3 建模试验验证
3 结论



本文编号：3759791