基于序列图像的果穗三维重建方法技术

本发明专利技术提供了一种基于序列图像的果穗三维重建方法，方法包括：S1、获取预定数目的果穗图像，并对所述果穗图像进行预处理，得到果穗外轮廓图像，所述果穗图像携带三维果穗信息；S2、对所述果穗外轮廓图像进行校正；S3、根据校正后的所述果穗外轮廓图像，获得所述果穗的轮廓图像，建立轮廓点三维坐标系；S4、对轮廓点集进行插值或采样，建立所述果穗的三维表面网格模型；S5、根据所述果穗三维表面网格模型，计算所述果穗的表面积和体积，并根据所述果穗图像携带的三维果穗信息，建立三维果穗模型。通过上述方法，基于序列图像快速恢复出果穗的三维表面网格模型，进而计算出精确的果穗性状指标，并建立了具有真实效果的三维果穗模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理
，特别涉及一种。
技术介绍
随着农业信息化技术的快速发展，农产品的三维数字化受到广泛重视。应用三维造型技术建立农产品的三维可视化模型，不仅有利于农业科研人员进行品种观察和分析，而且有利于农业产品的推广与虚拟展示，促进现代农业向定量化、可视化方向发展。基于图像的三维重建，是虚拟现实的重要研究方向之一，它利用相机从不同角度拍摄图像，结合相机内外参数重建出拍摄物体的三维模型。该方法数据获取方便，具有成本低、自动化程度高的特点。三维重建得到的模型，可用于计算常规方法难以直接测定的物体形态结构指标参数，比如物体表面积、体积以及物体上任意特征位置的空间距离等。进行纹理贴图后的三维模型，具有较强真实感，可用于虚拟展示和三维动画制作。果穗三维重建，包括手工测量果穗形态参数进行重建、使用三维激光扫描仪得到果穗表面点云进行表面重建和通过拍摄多张果穗图像进行三维重建等方法。第一种方法采用手工测量果穗三维结构形态，存在获取的数据点集有限、物体表面坐标精度较差、纹理图像与三维果穗模型难以吻合等问题，仅适合非常简单的果穗三维重建；第二种方法可以获得果穗表面的精确三维点云，但缺点是难以直接得到果穗表面的颜色纹理属性，并且操作复杂，得到的点云数据庞大，需要大量后期处理工作。相较而言，基于图像的果穗三维重建，数据获取简单方便，获取的果穗图像不仅包含了果穗和籽粒的形态结构，也包含了果穗的颜色纹理属性，由于目前没有，因此上述方法为果穗三维重建、定量计算和可视化提供了数据基础。
技术实现思路
(一)解决的技术问题本专利技术解决的技术问题是提出一种，使得果穗的三维重建更简单、真实。(二)技术方案本专利技术提出了一种，所述方法包括S1、获取预定数目的果穗图像，并对所述果穗图像进行预处理，得到果穗外轮廓图像，所述果穗图像携带三维果穗信息；S2、对所述果穗外轮廓图像进行校正；S3、根据校正后的所述果穗外轮廓图像，获得所述果穗的轮廓图像，并建立轮廓点三维坐标系；S4、对轮廓点集进行插值或采样，建立所述果穗的三维表面网格模型；S5、根据所述果穗三维表面网格模型，计算所述果穗的表面积和体积，并根据所述果穗图像携带的三维果穗信息，建立三维果穗模型。优选地，步骤SI中所述获取果穗图像具体包括:S11、将果穗固定在旋转轴预定点，利用相机在预定位置处拍摄果穗，得到第一张果穗图像；S12、将果穗沿旋转轴旋转预定角度，利用相机在所述预定位置处拍摄果穗，得到第二张果穗图像；S13、重复步骤S12，当获取到所述预定数目的所述果穗图像时结束。优选地，所述预定数目至少为两张。优选地，若所述预定数目为两张，则获取的所述果穗图像为两张正交图像；若所述预定数目为大于等于三张，则获取的所述果穗图像中有两张为正交图像。优选地，步骤SI中对所述果穗图像进行预处理具体包括:S14、确定所述果穗图像的背景阈值；S15、根据所述背景阈值确定所述果穗外轮廓图像。优选地,步骤S2具体 包括:S21、计算所述果穗外轮廓图像的有向包围盒；S22、根据所述有向包围盒建立所述果穗的局部坐标系；S23、通过旋转使得所述果穗的中心轴垂直于水平线，并将所述果穗外轮廓图像中所述果穗的高度缩放为标准高度。优选地，步骤S23中所述标准高度通过以下公式获得:H= I 2其中，H为标准高度；H1为所述果穗与相机的距离为最小时所述果穗外轮廓图像上所述果穗的高度；H2为在H1时的所述果穗旋转180度后所述果穗外轮廓图像上所述果穗的高度；所述最小距离为当所述果穗围绕旋转轴旋转过程中所述果穗与相机的距离最小时的距离。优选地,步骤S3具体包括:S31、对校正后的所述果穗外轮廓图像提取果穗的轮廓，得到所述果穗的轮廓图像；S32、将所述果穗的轮廓图像中的轮廓点分裂为左轮廓点集、右轮廓点集和中心点集;S33、利用两张正交图像中所述果穗的中心点集确定所述果穗的三维中心轴；S34、根据所述果穗图像的拍摄角度建立所述果穗的所述轮廓图像的轮廓点三维坐标系。优选地,步骤S4具体包括:S41、对所述果穗的所述轮廓图像的纵剖面轮廓进行插值或采样，得到纵剖面轮廓点集；S42、对所述果穗的所述轮廓图像的横剖面轮廓进行插值或采样，得到横剖面轮廓点集；S43、根据纵剖面轮廓点与横剖面轮廓点的对应关系，将轮廓点依次连接为三角形，得到三角化果穗三维表面网格模型。(三)有益效果本专利技术利用果穗的三维形状特征，基于序列图像恢复出果穗的三维中心轴，将所有图像上果穗轮廓标转为三维果穗的表面轮廓，再通过采样方法得到指定规模的果穗表面网格节点数，最后轮廓点相邻对应关系建立果穗表面网格模型，用于果穗性状计算和真实感显示。本专利技术提出的方法简单易用，可基于序列图像快速恢复出果穗的三维表面模型，进而计算传统方法难以精确测量的果穗性状指标；通过纹理贴图方式，建立的三维果穗模型具有真实的形态。附图说明图1为本专利技术方法流程图；图2为本专利技术序列图像获取方法示意图；图3为本专利技术根据正交图像的轮廓决定出果穗中心轴的示意图；图4为本专利技术重建的轮廓点三维坐标示意图；图5为本专利技术果穗表面轮廓点集；图6为本专利技术三维果穗模型。具体实施例方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术提出了一种，方法流程图如图1所示，本实施例以对玉米果穗的三维重建为例，所述方法包括S1、获取预定数目的果穗图像，并对所述果穗图像进行预处理，得到果穗外轮廓图像，所述果穗图像携带三维果穗信息；S2、对所述果穗外轮廓图像进行校正；S3、根据校正后的所述果穗外轮廓图像，获得所述果穗的轮廓图像，并建立轮廓点三维坐标系；S4、对轮廓点集进行插值或采样，建立所述果穗的三维表面网格模型；S5、根据所述果穗三维表面网格模型，计算所述果穗的表面积和体积，并根据所述果穗图像携带的三维果穗信息，建立三维果穗模型。步骤SI中所述获取果穗图像具体包括S11、将果穗固定在旋转轴预定点，利用相机在预定位置处拍摄果穗，得到第一张果穗图像；S12、将果穗沿旋转轴旋转预定角度，利用相机在所述预定位置处拍摄果穗，得到第二张果穗图像；S13、重复步骤S12，当获取到所述预定数目的所述果穗图像时结束。图像获取，是从指定角度拍摄正交果穗图像，拍摄方法如图2所示。其中，果穗固定在旋转轴O点，设其垂直方向为Z轴，过O点垂直于Z轴的平面确定X轴、Y轴；相机与O点距离为a，高度为b。图像拍摄角度是指从当前位置拍摄开始，将果穗沿旋转轴旋转预定角度后拍摄下一张图像。三维重建所需图像数量至少为2张，图像拍摄之间夹角尽量大。若所述预设数目为两张图像，即仅用两张图像进行果穗三维重建，则最佳拍摄角度是90度，即两张图像正交；若所述预定数目为大于等于三张，则获取的所述果穗图像中有两张为正交图像。步骤SI中对所述果穗图像进行预处理具体包括:S14、确定所述果穗图像的背景阈值；S15、根据所述背景阈值确定所述果穗外轮廓图像。图像预处理，是指首先将拍摄得到的果穗图像(该图像为RGB图像)转换为值域为的灰度图像，进而确定所述果穗图像的背景阈值，然后结合运用形态学运算确定果穗的外轮廓，得到果穗外轮廓图像。其中，背景阈值可使用最大类间方差方法计算得到，也可根据经验人工指定高于背景的强度值，该阈值用于确定果穗整体相对于背景本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于序列图像的果穗三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取预定数目的果穗图像，并对所述果穗图像进行预处理，得到果穗外轮廓图像，所述果穗图像携带三维果穗信息；S2、对所述果穗外轮廓图像进行校正；S3、根据校正后的所述果穗外轮廓图像，获得所述果穗的轮廓图像，并建立轮廓点三维坐标系；S4、对轮廓点集进行插值或采样，建立所述果穗的三维表面网格模型；S5、根据所述果穗三维表面网格模型，计算所述果穗的表面积和体积，并根据所述果穗图像携带的三维果穗信息，建立三维果穗模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于序列图像的果穗三维重建方法，其特征在于，所述方法包括: 51、获取预定数目的果穗图像，并对所述果穗图像进行预处理，得到果穗外轮廓图像，所述果穗图像携带三维果穗信息； 52、对所述果穗外轮廓图像进行校正； 53、根据校正后的所述果穗外轮廓图像，获得所述果穗的轮廓图像，并建立轮廓点三维坐标系； 54、对轮廓点集进行插值或采样，建立所述果穗的三维表面网格模型； 55、根据所述果穗三维表面网格模型，计算所述果穗的表面积和体积，并根据所述果穗图像携带的三维果穗信息，建立三维果穗模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤SI中所述获取果穗图像具体包括: 511、将果穗固定在旋转轴预定点，利用相机在预定位置处拍摄果穗，得到第一张果穗图像； 512、将果穗沿旋转轴旋转预定角度，利用相机在所述预定位置处拍摄果穗，得到第二张果穗图像； 513、重复步骤S12，当获取到所述预定数目的所述果穗图像时结束。3.根据权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，所述预定数目至少为两张。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述预定数目为两张，则获取的所述果穗图像为两张正交图像； 若所述预定数目为大于等于三张，则获取的所述果穗图像中有两张为正交图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤SI中对所述果穗图像进行预处理具体包括:...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春江，杜建军，郭新宇，王传宇，肖伯祥，
申请(专利权)人：北京农业信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：