[发明专利]一种基于散乱图像的作物果实三维点云提取系统

摘要

本发明涉及一种基于散乱图像的作物果实三维点云提取的方法，通过导入用户使用随机拍照等方式生成的、不同视角的目标作物果实二维图片素材；分别基于具有尺度和旋转不变性特点的SIFT算子对多幅二维图像进行数据和特征提取和FLANN算法对不同维度的数据进行匹配；利用获得的二维图片中的关键点、相机参数等信息实现稀疏点云的生成；进一步通过初始特征匹配、生成稀疏patch、扩散得到密集patch以及过滤错误patch等技术生成复杂点云；为确保果实点云的准确性，通过结合交互式选择和基于滤波器的方法去除果实点云的离群点。本发明通过二维图像实现果实作物三维点云模型生成和去噪，为三维重建等处理提供了对象化的点云模型。

主权项

1.一种基于散乱图像的作物果实三维点云提取的方法，其特征在于，该方法的步骤如下：1)用户使用普通拍照方式或三维设计工具获取目标果实作物在不同视角的二维图片素材，相邻2张素材的角度变化幅度应不大于10度为最佳取材；2)利用数据文件提取模块和图片特征匹配模块，对导入的多幅二维图像进行数据和特征提取，并使用FLANN算法对不同维度的数据进行匹配；3)生成果实的稀疏点云模型，根据匹配结果，基于SFM算法利用射影定理计算得到相机位置等场景信息进行稀疏重建；4)生成果实的密集点云模型，通过PMVS算法，运用多视立体重建方法，利用所得到的场景信息与原始照片，不断进行面片生成与筛选从而扩散已有数据点进行密集重建；5)为使不同平台上果实点云无缝对接，设计了点云文件格式转换器，进一步实现了ply与pcd格式、pcd与txt格式的转换、pcd点云文件加载、显示与编辑；6)果实密集点云模型的去噪预处理，对于一些滤波去噪无法去除的明显的大量噪点可手动去除噪点，该项步骤支持用户通过鼠标手动选中噪点然后进行删除，并能够保存删除噪点之后的点云图像；7)果实密集点云模型的自动去噪处理，通过Statistical Outlier Removal统计滤波器处理离群点。