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【发明授权】一种基于RGBD图像稠密三维重建的植物耐寒性分析的方法_浙江大学_202210353858.0 

申请/专利权人:浙江大学

申请日:2022-04-06

公开(公告)日:2024-06-21

公开(公告)号:CN114723885B

主分类号:G06T17/00

分类号:G06T17/00;G06T19/20

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.21#授权;2022.07.26#实质审查的生效;2022.07.08#公开

摘要:本发明公开一种基于RGBD图像稠密三维重建的植物耐寒性分析的方法,包括如下步骤:1获取植物在不同阶段拍摄的不同角度的RGBD图像,以每株植物的每个阶段的图像为一组数据。三维重建开始之前首先要获得深度图像中植物的深度位置,并设定配置文件参数;2对于每一组图像,通过稠密三维重建的方法重建植物模型;3分析每个阶段植物三维模型的变化,统计后续阶段模型对于初始状态时的比例不同来区分植物是否是耐寒性植物。本发明具有成本低功能成熟高效,应用场景广泛等优点。

主权项:1.一种基于RGBD图像稠密三维重建的植物耐寒性分析的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:获取植物在不同阶段拍摄的不同角度的RGBD图像,以每株植物的每个阶段的图像为一组数据;三维重建开始之前首先要获得深度图像中植物的深度位置,并设定配置文件参数;S2:对于每一组图像,通过稠密三维重建的方法重建植物模型;具体包括:S21:根据拍摄的RGBD植物图像序列,RGB图像不做处理,在步骤S23的模型表面重建阶段中用于上色;深度图进行处理,生成深度图像金字塔并且进行双边滤波处理,对处理后的每一层深度图像Dk,通过相机内参反投影生成当前世界坐标系下的三维点,得到其顶点图Vk;再根据顶点图,用垂直的u方向和v方向的差值叉乘,并归一化,计算三维点的法向量,得到法向图Nk;顶点图Vk的求取公式为:Vkp=DkpK-1p#1其中,p是相机像素点坐标,K是标定矩阵,下标k表示第k帧;法向图Nk的求取公式为:Nkp=Normalize[Vku+1,v-Vku,v×Vku,v+1-Vku,v]#2其中,u,v是p点的横纵坐标;S22:位姿估计步骤,对于第一帧情况,将会跳过这个步骤,并且将第一帧的位姿设立一个初始值;对于非第一帧情况,利用步骤2.1得到的顶点图Vk和法向图Nk与已有模型推理得到的表面模型数据的顶点图和法向图以及上一次迭代得到的位姿,度量当前帧顶点数据和已有表面模型数据在这个像素坐标上的顶点的角度和距离误差,相匹配获取关联的投影点u,迭代多次后,最小化当前帧的相机位姿误差,误差估计公式为: 其中,Tk为当前帧与上一帧的位姿变换,当前第k帧图像数据通过位姿变换与上一帧k-1帧图像数据误差尽可能小,也是最小化误差所需要求得的最优解;这个目标函数是一个非线性最小二乘问题,用近似的方法线性化,并利用矩阵SVD分解的方法计算求解;S23:模型表面重建,用TSDF方法将帧数据融合到GlobalVolume,根据已经得到的当前帧相机位姿Tk,将当前帧的顶点图Vk和法向图Nk,每一个线程对应GlobalVolume中x,y,*,每一个线程负责处理z轴上的所有数据,每一个x,y,z所在的立方体栅格称作体素,就是空间场景模型的立方体栅格,每个栅格存有距离值和权重值,距离值表示到附近物体表面的距离差值,越接近0表示当前体素点离表面越近;TSDF值的计算公式为: 其中tk为第k帧相机在世界坐标系下的坐标,p为当前遍历的体素中心点,λ是相机与体素点的三维距离和深度差值的对应关系,Rk是深度图像,x是体素中心在相机图像上的投影点像素坐标;相机与体素点的三维距离和深度差值的对应关系λ的计算公式为:λ=||K-1x‖2#5体素中心在相机图像上的投影点像素坐标x的计算公式为: 其中πu表示对u空间三维点进行透视投影到相机平面上;TSDF的截断操作Ψη的公式为: 其中μ表示截断距离,并且小于-μ是认为是物体遮挡无法获取此处的值;得到的表示处理第k帧图像时p体素点的TSDF值;用新一帧图像得到的TSDF值和权重对Volume中已有的TSDF值和权重进行更新,值更新公式和权重更新公式为: S24:利用raycasting,从相机中出发,遍历每一个像素点,逆着光线走,会经过GlobalVolume中的体素,直到经过体素的TSDF值由正变负,或者是由负变正,值为0的附近判断为surface的位置,并且在值符号变化的相邻两点进行线性插值,线性插值公式为: 其中t表示光线路径,Δt为步长,为上一步TSDF值,为当前TSDF值;插值得到值为0的三维坐标的点,就是物体模型的表面三维顶点图并以此来计算得到法向图作为下一帧位姿估计步骤中用来比较的模型表面数据;进入循环的下一帧;S3:分析每个阶段植物三维模型的变化,统计后续阶段模型对于初始状态时的比例不同来区分植物是否是耐寒性植物。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浙江大学 一种基于RGBD图像稠密三维重建的植物耐寒性分析的方法

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