一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，采集幅图像集合，对每幅图像进行标记，交互式标记出树木的背景区域和目标树木区域并且存储为蒙板图像，记蒙板集合为，并且初始化每幅图像的视锥体；再挑选两幅图像，通过求解两个相机视锥体的公共区域，获取目标树木的包围盒，并将包围盒内的空间体素化，体素中心的位置即为点云的位置，体素化后即得到包围盒的点云集合，然后将包围盒内的点云反投影到每幅蒙板图像中，将反投影到背景区域的点云切割去除，最后剩余点云即为目标树木点云。本发明专利技术解决了激光雷达扫描设备造价昂贵、不便于携带和传统基于多视角图像的点云重建方法存在重建点云密度低、结构缺失等问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法


[0001]本专利技术涉及点云重建领域，特别涉及一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法。

技术介绍

[0002]树木普遍存在于自然界中，真实树木的三维模型重建对VR、园林设计、游戏动画产业、数字农业等领域具有广泛的应用和研究价值，它的嵌入可极大程度提高虚拟场景的真实感；在植物和农业研究中，它可以应用于植物测量、机械化采摘、无人机喷药、虚拟剪枝等。由于树木结构的复杂性高，重建真实树木的三维模型一直是计算机图形学和虚拟植物研究中的挑战性问题。
[0003]在现有获取树木三维模型的点云数据的时候，使用高精度激光雷达扫描设备可以获取高精度、高密度的树木点云，但设备造价昂贵，且不便于携带，而基于多视角图像的点云重建方法虽然成本较低、携带方便，但传统采用从运动中恢复结构的方法重建树木点云在树冠茂密、树木纹理特征不明显的情况下，重建的树木点云密度较低，结构缺失较多。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，以解决上述
技术介绍
所存在的问题。
[0005]为此，本专利技术提供一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，包括如下步骤：
[0006]一、输入数据准备
[0007]通过相机采集N幅图像，N幅图像集合为E；
[0008]通过交互式标记出图像集合E中的每一幅图像中树木的背景区域和目标树木区域并且存储为蒙板图像，记蒙板集合为M；r/>[0009]二、树木点云的重建
[0010]从图像集合E中选择两幅图像进行视锥体初始化，得到树木包围盒；
[0011]并将包围盒内的空间体素化，体素中心的位置即为包围盒的点云的位置；
[0012]将体素化后的包围盒的点云集合，并将包围盒内的点云集合反投影到每幅蒙板图像中；
[0013]将反投影到背景区域的点云切割去除，在切割点云时采用一次性赋色原理进行取色，最后剩余点云即为目标树木点云。
[0014]进一步，从图像集合E中选择两幅图像进行视锥体初始化得到树木包围盒的时候，包括如下步骤：
[0015]将图像集合E中的每一幅图像均根据相机参数(R，T，f，P
cam
)初始化为视锥体，其中R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵，f表示焦距，P
cam
表示相机位置；
[0016]将两个视锥体的交叉区域初始化为所述树木包围盒。
[0017]更进一步，所述交叉区域的两个视椎体对应的两幅图像之间的夹角为90
°
。
[0018]进一步，将包围盒内的点云集合G反投影到每幅蒙板图像中的时候，包括如下步骤：
[0019]将点云集和G中的点P
G
的世界坐标P
w
转换到相机坐标系下，再转到图像坐标系下；
[0020]判断点云集和G中的点P
G
的反投影点是否在蒙板背景上，如果该反投影点在蒙板背景上则直接删除此点，反之予以保留；
[0021]设当前反投影点的图像的旋转矩阵为R，平移矩阵为T，焦距为f，P
w
在相机坐标系下的坐标为P
c
(x
c
，y
c
，z
c
)，有
[0022]P
c
＝P
w
×
R+T
[0023]设图像坐标系下的像素坐标为P
M
(x
M
，y
M
)，有
[0024][0025]其中，(C
x
，C
y
)是蒙版图像的中心坐标。
[0026]更进一步，将反投影到背景区域的点云切割去除的时候，包括如下步骤：
[0027]设点云集和G反投影回第i个图像蒙板中背景区域的点云集合为D
i
；
[0028]从G中切除D
i
，则剩下的点即为所述目标树木点云S，有
[0029][0030]更进一步，当点P
G
反投影到蒙板时，遍历其对应的切割缓冲区，如果该点在所有蒙板的切割缓冲区中均存在树木像素，则此点判定为树木点云；
[0031]所述切割缓冲区由该点的图像坐标P
M
结合w计算，w为常数，切割缓冲区的范围由最大点(x
up
，y
up
)和最小点(x
down
，y
down
)确定。
[0032]本专利技术提供的一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，具有如下有益效果：
[0033]本专利技术相较于成熟的增量式点云重建算法更鲁棒、重建结果密度更高的优点。通过交互式标记不易分离的背景与树木区域形成图像的蒙板，精确提取目标树木的结构；针对减量式点云重建方法提出切割缓冲区，减少相机参数误差造成的误切割问题，可以完整重建可视区域和不可视区域的树木结构。在复杂的自然环境下，对树冠茂密、树木纹理特征不显著的树木重建仍有显著效果和作用；
[0034]本专利技术使用交互式的背景目标树木标记方法，自动化分割方法在树冠茂密、情况下的错误分割概率较大，而人机交互可以准确分离目标树木和背景，将背景区域标记为背景色，以便准确切割包围盒中反投影至图像背景区域的点云，该方法确保了在树冠茂密的情况下树木能够被准确分离，提高了点云切割的准确性；
[0035]本专利技术基于体素的减量式点云重建算法，针对三维点云重建提出了构造一个减量式切割缓冲区，切割缓冲区是针对减量式三维重建方法提出的原创性技术，用于减少因相机参数误差产生的误切割点云问题。
附图说明
[0036]图1为本专利技术的整体流程示意图；
[0037]图2为相机围绕树木进行图像采集的示意图；
[0038]图3为图像的标记方法示例；
[0039]图4为减量式点云重建流程图；
[0040]图5为视锥体示例；
[0041]图6为包围盒初始化效果图；
[0042]图7为点云反投影切割原理图；
[0043]图8为切割缓冲区示例；
[0044]图9为樱花树在不同缓冲区大小下的重建效果；
[0045]图10为一次性赋色原理；
[0046]图11为三种方法重建结果对比；
[0047]图12为简易蒙板集合；
[0048]图13为软件重建过程截图；
[0049]图14为软件重建结果示例；
[0050]图15为简易蒙板的樱花树重建结果。
具体实施方式
[0051]下面结合附图，对本专利技术的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。
[0052]具体的，如图1
‑
15所示，本专利技术实施例提供了一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，该方法包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，其特征在于，包括如下步骤：一、输入数据准备通过相机采集N幅图像，N幅图像集合为E；通过交互式标记出图像集合E中的每一幅图像中树木的背景区域和目标树木区域并且存储为蒙板图像，记蒙板集合为M；二、树木点云的重建从图像集合E中选择两幅图像进行视锥体初始化，得到树木包围盒；并将包围盒内的空间体素化，体素中心的位置即为包围盒的点云的位置；将体素化后的包围盒的点云集合，并将包围盒内的点云集合反投影到每幅蒙板图像中；将反投影到背景区域的点云切割去除，在切割点云时采用一次性赋色原理进行取色，最后剩余点云即为目标树木点云。2.如权利要求1所述的一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，其特征在于，从图像集合E中选择两幅图像进行视锥体初始化得到树木包围盒的时候，包括如下步骤：将图像集合E中的每一幅图像均根据相机参数(R，T，f，P
cam
)初始化为视锥体，其中R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵，f表示焦距，P
cam
表示相机位置；将两个视锥体的交叉区域初始化为所述树木包围盒。3.如权利要求2所述的一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，其特征在于，所述交叉区域的两个视椎体对应的两幅图像之间的夹角为90
°
。4.如权利要求1所述的一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，其特征在于，将包围盒内的点云集合G反投影到每幅蒙板图像中的时候，包括如下步骤：将点云集和G中的点P
G
的世界坐标P
w
转换到相机坐标系下，再转到图像坐标系下；判断点云集和G中的点P
G
的反投影点...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡少军，冯伟桓，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：