【技术实现步骤摘要】
一种树木三维重建方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种树木三维重建方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]自二十世纪八十年代起的十几年间，3D重建技术快速发展，主要分为两类，一类是用激光扫描设备来获取数据进行重建，还有一类就是获取点云信息来进行物体3D重建。关于点云信息的重建技术主要包含：采集数据、预处理、除噪、特征点检测及描述、点云信息的配准融合及其骨架提取等等。随着该课题技术的蓬勃发展，愈发受到各个国家的相关研究学者们的关注。该课题涉及的领域越来越多，不仅是机械制造、场景重建、障碍物检测，在虚拟植物上也有了长远的发展。
[0003]为了满足众多方面的需求，各个国家越来越多的相关问题研究者关注到具有实际应用的图像获取方向。树木的3D重建可视化研究涉及到多个学科，例如最近较为热门的林业工程、计算机图形研究、生物工程等，同时该问题也是实现植物数字化的根本性问题。树木3D模型的可视化研究在计算机和生态林业研究中愈加受到重视，以此为基础逐渐形成了一个全新的学...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种树木三维重建方法，其特征在于，包括：获取待重建树木的目标图像和点云数据；对所述目标图像进行预处理；利用定向快速旋转简报算法，提取所述预处理后的目标图像的目标特征点，并获得所述目标特征点的特征描述；利用随机采样一致性算法，对所述目标特征点进行误匹配点剔除，获得第一点集；并对所述点云数据进行误匹配点剔除，获得第二点集；对所述第一点集和所述第二点集进行点云配准与融合，获得所述待重建树木的点云模型；对所述点云模型进行骨架提取，获得骨架信息；利用所述骨架信息确定骨架的始末端点，并采用管道模型获得所述待重建树木中各个树枝粗度，进而利用广义圆柱模拟所述待重建树木的枝干，得到三维重建树木。2.根据权利要求1所述的树木三维重建方法，其特征在于，所述获取待重建树木的目标图像和点云数据，包括：通过预设标定参数的相机采集所述待重建树木的RGB图像作为目标图像，并获取所述待重建树木的点云数据；其中，所述预设标定参数通过基于平面棋盘进行标定的方法确定相机的内部参数。3.根据权利要求1所述的树木三维重建方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行预处理，包括：利用双边滤波法对所述目标图像进行图像预处理。4.根据权利要求1所述的树木三维重建方法，其特征在于，所述提取所述预处理后的目标图像的目标特征点，包括：逐一遍历所述目标图像中的像素点，分别以各个所述像素点作为第一圆心，进而与所述第一圆心的圆周上目标点位的灰度值进行比对，当比对结果符合预设条件，将所述第一圆心对应的所述像素点确定为初始特征点；直至遍历完所述目标图像中的所有像素点，获得所述初始特征点的合集；利用决策树训练策略，分别将各个所述初始特征点作为第二圆心，结合预设半径确定目标圆，进而根据所述目标圆旁边预设点位的灰度值对所述初始特征点进行筛选，获得第二特征点；通过非极大值抑制去除所述第二特征点中的密集点，获得第三特征点；通过不同倍数大小对所述目标图像进行放大和收缩，得到多张比例不同的图像，进而结合所述第三特征点确定目标特征点。5.根据权利要求1所述的树木三维重建方法，其特征在于，所述获得所述目标特征点的特征描述，包括：以所述目标特征点作为中心点，对所述中心点的若干领域进行随机采样，得到随机点位置矩阵；基于所述目标特征点的主方向，结合三角函数确定旋转矩阵；根据所述随机点位置矩阵和所述旋转矩阵，更新所述目标特征点的位置，进而通过二进制编码处理，获得特征描述。
6.根据权利要求1所述的树木三维重建方法，其特征在于，所述对所述目标特征点进行误匹配点剔除，获得第一点集，包括：从所述目标特征点中随机抽取部分数据，构建数学模型；利用所述数学模型测试所述目标特征点中的其它数据，基于测试结果确定所述数学模型的局内点和局外点；统计所述数学模型的局内点数目，然后返回从所述目标特征点中随机抽取部分数据这一步骤，重新构建数学模型，直至达到预设构建次数，以所述局内点数目最大的所述数学模型作...
【专利技术属性】
技术研发人员：巩海洋，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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