本发明专利技术提供一种植物三维表型解析方法及装置，该方法包括：对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云；对植株点云提取器官点云骨架，得到目标植物包括每个叶片骨架的骨架模型；根据骨架模型每个叶片的骨架信息，在叶片网格模板库中分别选出相似度最高的叶片网格模板；根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，生成目标植物的网格模型；基于网格模型计算目标植物的表型参数。该方法由于涵盖了多个网格模板，从而根据骨架信息便可还原叶片的表型信息，可避免叶片褶皱导致的还原精度低进一步引起叶面积计算误差大，以及点云缺失导致叶长、叶面积等表型参数解析误差大等问题，具有较强的适用性。具有较强的适用性。具有较强的适用性。
【技术实现步骤摘要】
植物三维表型解析方法及装置
[0001]本专利技术涉及植物表型分析领域，尤其涉及一种植物三维表型解析方法及装置。
技术介绍
[0002]植物表型是指能够反映植物细胞、组织、器官、植株和群体结构和功能特征的物理、生理和生化性状，其本质是植物基因图谱在环境作用下的外在时序三维表达及其地域分异特征和代际演进规律。从组学高度系统深入地挖掘“基因
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表型
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环境”内在关联，揭示植物多尺度结构和功能特征对遗传信息和环境变化的响应机制，可以实现作物育种组学精准鉴定，促进作物育种效率大幅提升。
[0003]植物表型解析的性状主要可以分为形态结构、颜色纹理和生理生化三类。形态结构表型主要是基于图像或点云数据，通过提取数据中的特征，实现植物表型的测量与解析。基于点云的植物三维表型解析，可以得到高精度的表型指标，目前已成为植物表型组学领域的研究热点。
[0004]基于点云的植物表型解析方法主要通过点云去噪、点云分割、骨架提取、网格生成、表型提取的步骤实现。所得到的表型指标主要包括株高、叶长、叶宽、叶面积、叶倾角、方位角等。
[0005]目前基于三维点云的植物表型解析方法整体集成度不高，或偏重于骨架提取技术，或侧重于点云分割技术，这些方式导致解析得到的表型参数精度低。例如，叶片褶皱还原精度低引起叶面积计算误差大，点云缺失导致叶长和叶面积等表型参数解析误差大等问题。可以看出，这些因素也直接导致目前各方法的适用性不强。
技术实现思路
[0006]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种植物三维表型解析方法及装置。
[0007]本专利技术提供一种植物三维表型解析方法，包括：对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云；对所述植株点云提取器官点云骨架，得到目标植物包括每个叶片骨架的骨架模型；根据所述骨架模型每个叶片的骨架信息，在叶片网格模板库中分别选出相似度最高的叶片网格模板；根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，生成目标植物的网格模型；根据目标植物网格模型，计算植株的表型参数。
[0008]根据本专利技术一个实施例的植物三维表型解析方法，所述对目标植物的点云数据进行点云分割之前，还包括：采用统计滤波或均匀滤波方法，对采集的目标植物植株点云数据进行去噪。
[0009]根据本专利技术一个实施例的植物三维表型解析方法，所述根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，包括：以每个叶片的骨架为基准，对相应的叶片网格模板进行变形，使得预设的能量函数值最小，得到重建后每个叶片的叶片网格模型；其中，所述能量函数表示所有对应边变形前后长度之差的加权平方和。
[0010]根据本专利技术一个实施例的植物三维表型解析方法，叶片网格模板库中每个叶片网格模板与叶脉垂直的每一行包含的点数相同，每行中间的点为叶片网格的叶脉点,每行两端的点为叶边缘点，与叶脉平行的两端为叶生长点和叶尖点。
[0011]根据本专利技术一个实施例的植物三维表型解析方法，所述表型参数包括：株高、叶长、叶宽、叶面积、叶倾角或方位角。
[0012]根据本专利技术一个实施例的植物三维表型解析方法，计算植株的表型参数，包括：根据目标植物网格模型，计算当前叶片每排点的累加距离作为当前位置的叶宽，选择所有位置的最大叶宽作为当前叶片的叶宽。
[0013]根据本专利技术一个实施例的植物三维表型解析方法，所述对目标植物的点云数据进行点云分割之前，还包括：对于每个品种多个不同叶片，分别获取叶片三维网格模型；根据所述叶片三维网格模型，提取叶形参数；根据所述叶形参数对每个叶片网格模型进行标准化处理，得到包括多个品种且每个品种的多个不同叶片的叶片网格模板库。
[0014]本专利技术还提供一种植物三维表型解析装置，包括：分割模块，用于对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云；提取模块，用于对所述植株点云提取器官点云骨架，得到目标植物包括每个叶片骨架的骨架模型；处理模块，用于根据目标植物每个叶片的骨架信息，在叶片网格模板库中分别选出相似度最高的叶片网格模板；根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，生成目标植物的网格模型；解析模块，用于根据目标植物网格模型，计算植株的表型参数。
[0015]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述植物三维表型解析方法的步骤。
[0016]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述植物三维表型解析方法的步骤。
[0017]本专利技术提供的植物三维表型解析方法及装置，由于叶片网格模板库中涵盖了多个品种的多个叶片网格模板，从而根据骨架信息便可还原叶片的表型信息，可避免叶片褶皱导致的还原精度低进一步引起叶面积计算误差大，以及点云缺失导致叶长、叶面积等表型参数解析误差大等问题，具有较强的适用性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本专利技术提供的植物三维表型解析方法的流程示意图；
[0020]图2本专利技术提供的重建后叶片三维网格模型示意图；
[0021]图3本专利技术提供的植物三维表型解析装置的结构示意图；
[0022]图4本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]本专利技术提出一种植物三维点云表型解析方法，实现植物三维表型解析，通过提升各环节的技术先进性，提升表型解析精度，同时保证方法具有较好的适应性。
[0025]下面结合图1
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图4描述本专利技术的植物三维表型解析方法及装置。图1是本专利技术提供的植物三维表型解析方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术提供植物三维表型解析方法，包括：
[0026]101、对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云。
[0027]目标植物即待分析的植株，可采用半自动化的点云分割，对目标植物采用如Label3DMaize软件，对植物单株进行点云分割，分割得到茎秆和叶片的植株点云。也可采用自动化的点云分割，如利用上述半自动化的分割方法，实现植物点云分割，并整合分割结果构建数据集，利用PointNet或PointNet++模型训练，实现自动本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种植物三维表型解析方法，其特征在于，包括：对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云；对所述植株点云提取器官点云骨架，得到目标植物包括每个叶片骨架的骨架模型；根据所述骨架模型每个叶片的骨架信息，在叶片网格模板库中分别选出相似度最高的叶片网格模板；根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，生成目标植物的网格模型；根据目标植物网格模型，计算植株的表型参数。2.根据权利要求1所述的植物三维表型解析方法，其特征在于，所述对目标植物的点云数据进行点云分割之前，还包括：采用统计滤波或均匀滤波方法，对采集的目标植物植株点云数据进行去噪。3.根据权利要求1所述的植物三维表型解析方法，其特征在于，所述根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，包括：以每个叶片的骨架为基准，对相应的叶片网格模板进行变形，使得预设的能量函数值最小，得到重建后每个叶片的叶片网格模型；其中，所述能量函数表示所有对应边变形前后长度之差的加权平方和。4.根据权利要求1所述的植物三维表型解析方法，其特征在于，叶片网格模板库中每个叶片网格模板与叶脉垂直的每一行包含的点数相同，每行中间的点为叶片网格的叶脉点,每行两端的点为叶边缘点，与叶脉平行的两端为叶生长点和叶尖点。5.根据权利要求1
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4任一项所述的植物三维表型解析方法，其特征在于，所述表型参数包括：株高、叶长、叶宽、叶面积、叶倾角或方位角。6.根据权利要求5所述的植物三维表型解析方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：温维亮，郭新宇，刘凯，苟文博，吴升，
申请(专利权)人：北京市农林科学院信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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