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基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法

王传宇;郭新宇;吴升;肖伯祥;杜建军

【摘要】提出了一种快速、准确、自动化的基于计算机视觉的玉米果穗三维重建

方法.以一定角度间隔旋转果穗获取各视角下的图像,通过双目立体视觉技术重建各

视角下的玉米果穗表面点云,计算重投影误差去除点云中的外点,寻找两相邻图像的

对应匹配点,并由匹配点确定果穗表面点云中三维配准点的集合,计算两相邻视角下

配准点的旋转矩阵与平移向量,采用RANSAC方法检验配准模型的一致性.依次对

各视角下的点云配准拼接获得整个果穗表面点云,进行冗余点去除、网格简化、纹

理贴图等后处理,获得最终果穗三维造型.实验结果表明:重建模型的体积与实测值不

存在显著性差异,所述方法能够满足玉米果穗三维重建的需求.

【期刊名称】《农业机械学报》

【年(卷),期】2014(045)009

【总页数】7页(P274-279,253)

【关键词】玉米果穗;三维重建;双目立体视觉;3D匹配;SIFT算法;RANSAC算法

【作者】王传宇;郭新宇;吴升;肖伯祥;杜建军

【作者单位】北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中

心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究

中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097

【正文语种】中文

【中图分类】TP391.41

引言

果穗是玉米产量的构成器官，其外在形态能够表征不同品种类型不同栽培措施条件

下的产量变化。因此，寻找一种快速、准确、简便的方法记录、再现、观察玉米果

穗有重要意义。如果能够在三维空间内获得玉米果穗表面点的三维坐标并进行可视

化输出和三维测量，将为计算机考察果穗形态带来极大的便利。广义的植物三维建

模与三维可视化大体可分为以下3种方法：①基于参数模型，即通过观察测量大

量实验数据，提炼数据中包含的主要规律与趋势，采用数学模型对这种规律与趋势

进行描述[1－2]。②基于三维数字化仪，即使用传感器将物体点的三维坐标转化为

声、光、电等信号，再通过后端的软硬件设备解调信号还原物体点的空间位置[3－

6]。③基于图像，即拍摄物体多幅图像序列，通过图像序列中包含的物体约束关系

解算物体的三维坐标[7－12]。基于图像的三维重建（Imagebasedmodeling）

具有无损、非接触、信息通量高等优点，虽然其重建精度易受到图像获取条件与摄

像机模型等因素的影响，但随着光束平差等后期处理方法的发展，重建精度已有很

大的提升。

基于多角度图像的三维重建方法是根据图像序列之间的约束关系建立物体点三维坐

标、摄像机参数、图像匹配点之间的大型非线性系统，对该系统进行迭代求解时需

要较大的计算量。特别是玉米果穗，其直径较小表面曲率较大，需要拍摄的图像数

量较多，在计算时间上很难满足大量玉米果穗三维重建的需求。双目立体视觉技术

中两摄像机位置相对固定，相机的内外参数经过事先标定，计算过程得到简化，本

文采用双目立体视觉系统，以图像方法重建玉米果穗三维造型并进行可视化输出，

并对果穗三维形态进行测量比较。

1系统的软硬件组成

系统由镜头、图像传感器、数据传输卡、计算机、旋转测定台、支架和采集分析软

件组成，硬件具体型号参数如下：镜头PENTAX8.5mmf/1.5定焦镜头；图像传

感器MVC1000SAM－GE30ST双目摄像机，分辨率1280像素×1024像素，24

帧/s；数据传输卡Intel1000Mb以太网卡；计算机主频2.4GHz内存2GB，软

件由VisualC＋＋.Net2003开发环境编写。系统组成结构示意图如图1所示。

软件系统的算法流程如图2所示。

2图像获取与预处理

将果穗垂直固定在旋转测定台上，以固定角度使其旋转并同步触发采集卡获得这个

角度的一对图像，重复测量直到果穗旋转一周为止。果穗的旋转角度应恰当选择，

由于其表面呈圆柱形，当角度过大时两相邻图像中重复部分减少，导致因后续立体

匹配点集数量变少而降低匹配精度；若角度过小，点云立体匹配的次数将增加，同

时误差累积也随之增大，同样会影响重建精度。从多次实验结果分析，旋转角度为

20°所得的结果较为理想。果穗图像采集过程中应尽量保持光照条件一致，充分的

光照条件有利于保留果穗图像细节，增加特征点数量和三维重建点云密度。将包含

果穗目标的图像作为前景与事先拍摄的不包含果穗图像的背景图对应