基于计算机视觉的水稻植株三维重建

论文摘要

水稻是我国主要的粮食作物。水稻生产及管理的研究,有着重要的理论及现实意义。虚拟水稻研究,即通过计算机模拟水稻的生长发育状况,建立形态结构与生理生态过程相结合的三维可视化的虚拟水稻模型,可为农业科研人员定量研究水稻生产、产量预测分析、虚拟实验等提供有力支持,也为发展我国数字农业做出贡献。水稻模型的构建和应用,是虚拟水稻研究的基础性工作之一。水稻建模,为水稻生长过程监控、器官形态参数测量、虚拟水稻可视化等工作打下坚实的基础。本文以水稻植株为研究对象,结合计算机视觉领域的理论和方法,从水稻植株多视角的图像出发,重建水稻植株的三维体素模型和网格模型。本文使用OpenCV标定相机的内参,并使用标定好的照相机对水稻植株进行多视角的拍摄。对拍摄的图像进行前景背景分割、二值化等一系列数字图像处理,得到水稻植株的多视角的侧影轮廓图。然后使用基于体素化的三维重建方法,构建水稻植株的可视外壳,得到水稻植株的三维体素模型。最后,本文使用Marching Cubes方法,对水稻植株的体素模型进行表面重建,最终得到水稻植株的三角网格模型。

论文目录

• 目录
• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 研究的目的和意义
• 1.2.1 研究的理论意义
• 1.2.2 研究的实用意义
• 1.3 国内外研究现状与发展动态
• 1.4 本文主要研究内容
• 1.5 本文组织结构安排
• 第二章 计算机视觉的理论及技术基础
• 2.1 照相机成像模型
• 2.2 坐标系介绍
• 2.2.1 世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系
• 2.2.2 从世界坐标系到相机坐标系的变换
• 2.2.3 从相机坐标系到图像坐标系的变换
• 2.3 照相机标定
• 2.3.1 传统标定方法
• 2.3.2 主动视觉标定法
• 2.3.3 自标定法
• 2.4 基于多视角图像的三维重建算法研究
• 2.4.1 基于体素的三维建模算法
• 2.4.2 基于深度图的三维建模算法
• 2.4.3 基于多边形表面的三维建模算法
• 2.4.4 基于立体视觉的三维建模算法
• 2.5 可视外壳简介
• 2.5.1 可视外壳的定义
• 2.5.2 体素裁剪算法
• 2.5.3 表面重建算法
• 第三章 水稻植株图像数据采集及预处理
• 3.1 多视角图像数据采集
• 3.1.1 采集方案设计与分析
• 3.1.2 采集设备
• 3.1.3 采集流程
• 3.1.4 照相机标定
• 3.3 前景背景分割算法研究
• 3.3.1 GrabCut交互式前景背景分割
• 3.3.2 基于相对色彩因子的自动化前景背景分割
• 3.3.3 膨胀和腐蚀
• 第四章 水稻植株三维重建的实现
• 4.1 基于多视角侧影轮廓图的可视外壳体素重建
• 4.1.1 预定义场景包围盒
• 4.1.2 包围盒的体素剖分
• 4.1.3 体素投影
• 4.1.4 判断是否为可视外壳内部的点
• 4.1.5 体素模型结果
• 4.2 Marching Cubes重建网格表面
• 4.2.1 Marching cubes算法
• 4.2.2 网格重建结果
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢