基于多视角自动成像系统的作物三维点云重建策略优化

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李百明

作者： 李百明;吴茜;吴劼;张美娜;李华勇;于堃;曹静;张伟欣;曹宏鑫;张文宇

作者机构：

关键词： 植物;表型;多视角立体视觉;图像自动采集;三维重建;点云模型

期刊名称： 农业工程学报

ISSN：

年卷期： 2023 年 009 期

页码： 161-171

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位（地上部和根系）,基于研发的多视角自动成像系统和SFM（structure from motion）-MVS（multi-view stereo）算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度（Hausdorff距离）评估,以及基于点云提取表型参数（株高、幅宽、凸包体积和总表面积）的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株（苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜）、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部（花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦）以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系（分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系）,分别采用3～4、6和10个相机为其最优重建策略（Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小）。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R~2＞0.90,相对均方根误差RRMSE≤9%)。该研究提出的最优重建策略平衡了自动成像系统构建成本、三维重建效率和精度以及适用植株复杂程度,为实现多种作物高效、低成本、高精度三维重建和表型参数提取提供了重要依据。

分类号： S126%TP391.41

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