[發明專利]一種基于輪廓圖像的馬鈴薯三維建模方法

有效

• 申請號: 201711483268.5
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108053485B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 饒秀勤;高迎旺;宋晨波;應義斌;徐惠榮
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T17/30
• 分類號: G06T17/30;G06F30/23
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.一種基于輪廓圖像的馬鈴薯三維建模方法，其特征在于：

1)拍攝同一馬鈴薯以長軸為軸線旋轉下旋轉角度間隔90°的兩幅圖像；

2)對兩幅圖像均采用相同方式處理獲得圖像中馬鈴薯對象上的特征點組，同時獲得特征點的實際物理坐標；

所述步驟2)具體為：

2.1)針對兩幅圖像均采用采用Matlab軟件中minboundrect函數獲取兩幅圖像中馬鈴薯對象的最小外接矩，將最小外接矩進行旋轉使得最小外接矩的長邊與x軸平行；

2.2)對馬鈴薯圖像進行平滑處理后再采用canny算子處理獲得帶有輪廓曲線的輪廓圖像；

2.3)對兩幅輪廓圖像的每條輪廓曲線采用角點檢測算法檢測出輪廓曲線上局部曲率最大的點，將其作為輪廓圖像的候選點組成候選點集合；

2.4)針對兩幅圖像，均以相同的特殊篩選方式從候選點集合中選擇獲得特征點，組成各自的特征點集合；

所述2.4)具體為：

2.4.1)將第i個候選點表示為P_i(x_i,y_i)，i＝1,2,3…n，n為候選點個數；

2.4.2)針對每個集合，分別以每一個候選點作為初始點P₀(x₀,y₀)，遍歷除自身以外的其他候選點，判斷其他每個候選點與初始點的相對距離，若同時滿足條件|x₀-x_i|20pixels和|y₀-y_i|100pixels，則認為候選點與初始點距離太近，刪除此候選點；

2.4.3)兩幅圖像的篩選結果分別組成兩個初步候選點集合A₁和A₂；

2.4.4)上下平移兩幅圖像中其中一幅圖像的輪廓曲線，使兩幅圖像的輪廓曲線中最上面的上頂點的x坐標值相同，并按平移量獲得變換后的初步候選點集合，將變換后的初步候選點集合和另一保持不變的初步候選點集合合并為同一集合，然后按照步驟2.4.2)相同方式進行再次篩選，得到中間集合B；

2.4.5)以中間集合B中所有候選點的x軸坐標值在輪廓圖像中分別作各自的直線X＝x_j，j＝1,2,3…，求取各直線與兩條輪廓曲線的交點坐標，將兩幅圖像的交點坐標分別組成初步特征點集合C₁和C₂；每條直線與兩條輪廓曲線相交各有兩個交點，共計四個交點，以這四個交點作為特征點組；

2.4.6)針對初步特征點集合C₁和C₂按照步驟2.4.2)相同方式進行再次篩選，得到特征點集合C₁’和C₂’，特征點集合中包括有多組特征點組；

2.5)建立平移坐標系：以輪廓曲線最上面的輪廓點和最下面的輪廓點分別作為上頂點和下頂點，以上頂點作為平移坐標系的原點，以圖像的縱方向為x軸，以圖像橫方向為y軸；

將下頂點和所有特征點在初始坐標系下的坐標變換到平移坐標系下的坐標，獲得平移坐標系下的上下頂點和所有特征點的圖像坐標；

2.6)根據相機的像素尺寸計算得到馬鈴薯的輪廓曲線的上下頂點和所有特征點的實際物理坐標；

3)創建水平基準面；

4)在各個水平基準面上輸入特征點組的四個特征點的實際物理坐標，對每個特征點組的四個特征點進行連接形成第一方向特征曲線，每條第一方向特征曲線對應一個特征點組；

5)以已建立好的第一方向特征曲線為基準，將沿同一垂直于水平基準面方向上的各個特征點進行連接形成第二方向特征曲線，構成馬鈴薯三維模型的外形骨架；

6)選取所有第一方向特征曲線和第二方向特征曲線創建閉合曲面，最后針對閉合曲面進行實體化操作得到馬鈴薯的三維實體模型。

2.根據權利要求1所述的一種基于輪廓圖像的馬鈴薯三維建模方法，其特征在于：所述步驟1)中，以圖像的左上角點作為原點、以圖像的縱方向為x軸、以圖像橫方向為y軸建立初始坐標系。

3.根據權利要求1所述的一種基于輪廓圖像的馬鈴薯三維建模方法，其特征在于：所述步驟3)具體為：根據特征點組沿x軸方向的坐標值的數量在建模軟件中創建同等數目且相平行的多個水平基準面，多個水平基準面的高度位置和各特征點組沿x軸方向的各個坐標值相吻合。