[發(fā)明專利]一種基于多視角立體視覺的植株三維重建系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710278995.1
• 申請日: 2017-04-25
• 公開（公告）號: CN107123163A
• 公開（公告）日: 2017-09-01
• 發(fā)明（設計）人: 宋時德;李淼;張健;陳雷;高會議
• 申請（專利權）人: 無錫中科智能農業(yè)發(fā)展有限責任公司;中國科學院合肥物質科學研究院
• 主分類號: G06T17/20
• 分類號: G06T17/20
• 代理公司: 合肥天明專利事務所(普通合伙)34115
• 代理人: 韓燕,奚華保

1.一種基于多視角立體視覺的植株三維重建系統(tǒng)，其特征在于：包括有順次連接的植株點云獲取模塊和點云處理模塊，所述的植株點云獲取模塊包括有依次連接的圖像序列的選擇與加載模塊、相機參數(shù)獲取模塊、稀疏點云數(shù)據獲取模塊、稠密點云數(shù)據獲取模塊，所述的點云處理模塊包括有依次連接的稠密點云去噪平滑模塊、點云三角網格化重構模塊、點云網格空洞填補模塊；所述的圖像序列的選擇與加載模塊用于用戶選擇自己拍攝的植株多視角環(huán)繞圖像序列，并進行上傳加載；所述的相機參數(shù)獲取模塊采用運動恢復結構算法通過對加載的圖像序列進行匹配，獲得拍照相機的參數(shù)；所述的稀疏點云數(shù)據獲取模塊通過拍照相機的參數(shù)以及圖像序列的匹配結果，顯示出稀疏的三維點云數(shù)據；所述的稠密點云數(shù)據獲取模塊是采用散列圖像聚簇算法和基于貼片模型的密集匹配算法獲取植株的三維稠密點云數(shù)據；所述的稠密點云去噪平滑模塊將點云數(shù)據中的噪聲分為大尺度離群噪聲點和小尺度內部高頻噪聲點兩種類型，采用密度聚類和雙邊濾波方法進行分別進行去噪和平滑處理；所述的點云三角網格化重構模塊將去噪平滑后的點云數(shù)據，采用Delauny三角化方法進行網格化重構；所述的點云網格空洞填補模塊通過對網格空洞進行檢測，判斷出出現(xiàn)空洞的位置，再將相應預測的采樣點添加到空洞中進行空洞的填補。

2.根據權利要求1所述的一種基于多視角立體視覺的植株三維重建系統(tǒng)，其特征在于：所述的散列圖像聚簇算法是通過運動恢復結構獲得的圖像進行聚簇分類，減少數(shù)據量，提高密集匹配效率。

3.根據權利要求1所述的一種基于多視角立體視覺的植株三維重建系統(tǒng)，其特征在于：所述的基于貼片模型的密集匹配算法是將聚簇后的圖像簇通過匹配、膨脹、過濾進行密集匹配，獲得最終的稠密點云數(shù)據。

4.根據權利要求1所述的一種基于多視角立體視覺的植株三維重建系統(tǒng)，其特征在于：所述的稠密點云去噪平滑模塊包括有大尺度離群噪聲點去除模塊和高頻內部噪聲平滑模塊；所述的大尺度離群噪聲點去除模塊對于在點云數(shù)據中存在的距離目標點云比較遠的離散點或點云簇大尺度噪聲點，采用基于密度聚類的DBSCAN算法進行去噪處理，通過選擇合適的聚類參數(shù)，達到理想的去噪效果；所述的高頻內部噪聲平滑模塊是采用雙邊濾波方法對小尺度噪聲進行平滑處理，在濾波的同時保持點云數(shù)據的邊緣特征。