[发明专利]一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法

说明书

本发明公开了一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，采集幅图像集合，对每幅图像进行标记，交互式标记出树木的背景区域和目标树木区域并且存储为蒙板图像，记蒙板集合为，并且初始化每幅图像的视锥体；再挑选两幅图像，通过求解两个相机视锥体的公共区域，获取目标树木的包围盒，并将包围盒内的空间体素化，体素中心的位置即为点云的位置，体素化后即得到包围盒的点云集合，然后将包围盒内的点云反投影到每幅蒙板图像中，将反投影到背景区域的点云切割去除，最后剩余点云即为目标树木点云。本发明解决了激光雷达扫描设备造价昂贵、不便于携带和传统基于多视角图像的点云重建方法存在重建点云密度低、结构缺失等问题。

技术领域

本发明涉及点云重建领域，特别涉及一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法。

背景技术

树木普遍存在于自然界中，真实树木的三维模型重建对VR、园林设计、游戏动画产业、数字农业等领域具有广泛的应用和研究价值，它的嵌入可极大程度提高虚拟场景的真实感；在植物和农业研究中，它可以应用于植物测量、机械化采摘、无人机喷药、虚拟剪枝等。由于树木结构的复杂性高，重建真实树木的三维模型一直是计算机图形学和虚拟植物研究中的挑战性问题。

在现有获取树木三维模型的点云数据的时候，使用高精度激光雷达扫描设备可以获取高精度、高密度的树木点云，但设备造价昂贵，且不便于携带，而基于多视角图像的点云重建方法虽然成本较低、携带方便，但传统采用从运动中恢复结构的方法重建树木点云在树冠茂密、树木纹理特征不明显的情况下，重建的树木点云密度较低，结构缺失较多。

发明内容

本发明的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，以解决上述背景技术所存在的问题。

为此，本发明提供一种基于多视图像的体空间减量式树木点云重建方法，包括如下步骤：

一、输入数据准备

通过相机采集N幅图像，N幅图像集合为E；

通过交互式标记出图像集合E中的每一幅图像中树木的背景区域和目标树木区域并且存储为蒙板图像，记蒙板集合为M；

二、树木点云的重建

从图像集合E中选择两幅图像进行视锥体初始化，得到树木包围盒；

并将包围盒内的空间体素化，体素中心的位置即为包围盒的点云的位置；

将体素化后的包围盒的点云集合，并将包围盒内的点云集合反投影到每幅蒙板图像中；

将反投影到背景区域的点云切割去除，在切割点云时采用一次性赋色原理进行取色，最后剩余点云即为目标树木点云。

进一步，从图像集合E中选择两幅图像进行视锥体初始化得到树木包围盒的时候，包括如下步骤：

将图像集合E中的每一幅图像均根据相机参数(R，T，f，P_cam)初始化为视锥体，其中R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵，f表示焦距，P_cam表示相机位置；

将两个视锥体的交叉区域初始化为所述树木包围盒。

更进一步，所述交叉区域的两个视椎体对应的两幅图像之间的夹角为90°。

进一步，将包围盒内的点云集合G反投影到每幅蒙板图像中的时候，包括如下步骤：

将点云集和G中的点P_G的世界坐标P_w转换到相机坐标系下，再转到图像坐标系下；

判断点云集和G中的点P_G的反投影点是否在蒙板背景上，如果该反投影点在蒙板背景上则直接删除此点，反之予以保留；