[发明专利]结合图像和计算模型的茶叶嫩芽形态的三维重建方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，是一种结合茶叶图像和计算模型的对现场茶叶图像中茶叶嫩芽形态进行三维重建的方法。 

背景技术

植物形态三维重建是当前农学和计算机视觉领域研究的重要问题之一。通过植物形态的三维重建能够精确地再现植物的形态结构，分析与植物形态结构有关的定性、定量特征及生理生态过程。近年利用图像或视频进行农作物形态参数的精确测量和三维重建已经引起研究者越来越多的关注。这方面的研究报道最早多以树木为研究对象，其后在玉米、小麦等作物上也有了相近的研究。早期结合图像和L系统，通过构建虚拟外壳的方法对树木的轮廓进行了重建。或者采用三维数字化仪对白苜蓿的三维特征点进行测量，测量分析了叶面积指数等植物学特征，或者根据立体视觉原理，来建立植物幼苗的三维重建。 

但传统器官建模方法，如基于L系统的叶建模等，主要是基于图形学几何表示，模型的可控性较好，但视觉效果不理想，为了得到较为逼真的效果，必须进行高复杂度图形运算。基于图像的器官重建，虽然可以得到较好的视觉效果，但生长可控性较差。应用立体视觉系统重建过程中立体匹配需要准确交互才能确保正确，而利用三维可视化仪进行重建的系统成本太大。同时传统方法还存在测量准确度不高、重建的逼真度不够和对图像获取环境要求苛刻等问题。 

目前对现场茶叶进行精确测量及三维重建的研究还很少见，茶叶嫩芽的生长状态和成熟度对茶叶的采摘和后期的茶叶成品质量有着重要的影响，及时的掌握茶叶嫩芽的生长状态对茶叶的标准化规模生产有着积极的作用。本发明对茶叶嫩芽的分割和其后的三维形态进行了研究，提出了一种结合了茶叶真实图像和计算模型的茶叶嫩芽三维重建的方法。此方法因结合图像能很大地减少模型的计算量，而由于采用真实图像，能更好的重现真实的三维图像，同时结合了计算模型，能更好地模拟茶叶的生长。 

发明内容

本发明提出的结合茶叶图像和模型的茶叶嫩芽形态的三维重建，首先通过数码相机或摄像头取得茶树中茶叶的原始图像，经过去噪和颜色空间RGB到HSI的转换后，通过基于颜色和区域生长的改进算法来完成茶叶图像中茶叶嫩芽的分割和利用边缘检测算法对 分割后图像中的茶叶嫩芽进行边缘提取。再通过提取的茶叶嫩芽图像再计算出枝节的三维坐标，并提取出中轴、叶宽，叶长、叶倾角等各项特征参数。同时采集茶叶顶芽和幼叶的数码图像集，提取顶芽和幼叶特征参数，通过分析茶叶顶芽和幼叶特征，构建顶芽和幼叶形态的计算模型并建立茶叶叶片的数据模型库。然后将取得的嫩芽参数与已有的茶叶叶形的数据模型库进行匹配和计算，最后结合茶叶图像和所取得的叶轮廓和骨架，并采用VC++结合OpenGL完成对茶叶嫩芽的三维枝叶重建。此方法避免了单纯数学模型重建所带来的大量计算，也避免了单纯基于图像重建所需要的大量图像 

它的实现包含以下具体步骤： 

(1)获取茶树中茶叶原始图像； 

(2)将原始图像去噪和从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，并选取模型中的H和S参数作为茶叶图像的特征； 

(3)在图像中选择部分像素点作为种子； 

(4)基于生长规则对种子区域进行生长，将与茶叶嫩芽种子颜色性质相似的相邻像素附加在生长区域的种子上，基于合并规则对整幅图像的多个子块进行扫描，对在颜色上相近，空间上相邻的区域进行合并； 

(5)完成茶叶嫩芽的分割和对茶叶嫩芽进行特征参数的提取； 

(6)进行茶叶叶脉曲线模型和茶叶叶形形态模型的计算和与标准的茶叶叶形数据库进行数据匹配的计算； 

(7)完成茶叶嫩芽的三维重建。 

在茶叶图像中两个区域在颜色上相近，空间上相邻，并且其邻域处没有显著的边缘则可认为是两个可相连的区域。即一个区域与它的邻域的相对颜色距离的最大值要小于定义的阈值。颜色距离定义采用区域的色调分量均值进行计算，定义如下：