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基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法

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基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法。該方法,利用三維掃描儀或其它實(shí)景測(cè)量方式獲得高密度的活立木三維表面點(diǎn)云數(shù)據(jù),利用K近鄰圖計(jì)算各點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短距離,按距離對(duì)數(shù)據(jù)分層聚類(lèi),各聚類(lèi)層次的中心作為枝干系統(tǒng)的骨架點(diǎn),同時(shí)提取骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)半徑;連接骨架點(diǎn)建立枝條的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并對(duì)枝條進(jìn)行分級(jí);利用廣義圓柱體對(duì)枝條三維幾何重建;在枝干系統(tǒng)上添加葉子模型,形成逼真的三維單樹(shù)模型;同時(shí)從點(diǎn)云中提取立木的樹(shù)高、胸徑和冠幅。本發(fā)明能夠快速、半自動(dòng)化的提取出樹(shù)木重要幾何參數(shù)及拓?fù)湫畔?,形成高逼真度的單?shù)幾何模型,且本發(fā)明方法在農(nóng)林業(yè)調(diào)查、生態(tài)研究、園林規(guī)劃等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和價(jià)值。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及屬于農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域,涉及利用三維掃描儀和攝影測(cè)量、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)獲取樹(shù)木的三維表面結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(點(diǎn)云),并根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)樹(shù)木的三維形態(tài)結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理分析和重建的方法,特別是一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]準(zhǔn)確可靠的植物形態(tài)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)植物三維幾何形態(tài)重建和生長(zhǎng)過(guò)程模擬的基礎(chǔ)。只有獲得準(zhǔn)確的幾何形態(tài)結(jié)構(gòu),才能在虛擬環(huán)境中生成既符合實(shí)際幾何尺寸與形態(tài)特征、又有一定真實(shí)感的植物個(gè)體。作為植物界的重要組成部分,由于樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變,對(duì)其進(jìn)行真實(shí)感三維幾何重建成為虛擬森林(植物)環(huán)境、虛擬現(xiàn)實(shí)研究領(lǐng)域中的普遍關(guān)注的對(duì)象。如何快速、準(zhǔn)確、有效地獲取樹(shù)木個(gè)體的三維空間信息(含幾何尺度參數(shù)、幾何拓?fù)潢P(guān)系),成為樹(shù)木高逼真度三維建模首要解決的問(wèn)題。現(xiàn)有的植物對(duì)象幾何信息獲取方法大多是基于手工測(cè)量數(shù)據(jù)和數(shù)字設(shè)計(jì)的手段,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)速度慢、精度低,在精確性和真實(shí)感上難以滿(mǎn)足現(xiàn)代植物幾何建模與應(yīng)用的要求。
[0003]近年來(lái)三維掃描和攝影測(cè)量技術(shù)的飛速發(fā)展,為樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)的參數(shù)提取和逼真重建提供了一個(gè)全新、有效的數(shù)據(jù)獲取方法。三維掃描技術(shù)能夠直接獲取高精度、高密度的物體表面的三維空間點(diǎn)云數(shù)據(jù),具有非接觸性、掃描速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、精度高、主動(dòng)性強(qiáng)、全數(shù)字特征等特點(diǎn)。
[0004]利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行樹(shù)木參數(shù)提取和三維建模,早期的工作利用B樣條曲面擬合一系列圓柱模型表達(dá)枝干,該法只適用于無(wú)葉的、枝干特征典型的樹(shù)木。近幾年來(lái),新的方法不斷涌現(xiàn),可大致分為分步建模方法和直接利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建三維樹(shù)木模型兩大類(lèi)。分步建模方法首先從點(diǎn)云中獲取樹(shù)木建模的必要參數(shù),然后將這些參數(shù)輸入到已有的樹(shù)木建模軟件中構(gòu)建三維模型;自動(dòng)方法則在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)部完成建模的全部過(guò)程。
[0005]由于遮蔽現(xiàn)象以及環(huán)境中的干擾,獲得的活立木點(diǎn)云通常具有數(shù)據(jù)缺失、分布不均、含有噪聲等特點(diǎn)需要克服;根據(jù)此點(diǎn)云數(shù)據(jù)重建獲得的樹(shù)木三維模型不可避免地會(huì)有一些缺失和誤差;現(xiàn)有的方法和系統(tǒng)未能提供交互式的手段使用戶(hù)可以修正更改局部錯(cuò)誤的模型。
[0006]專(zhuān)利號(hào)為ZL201010188292.8,發(fā)明名稱(chēng)為“樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)基于分割和自動(dòng)生長(zhǎng)的三維模型重建方法”的專(zhuān)利中提出了一種僅利用激光掃描儀的掃描數(shù)據(jù),得到忠實(shí)于原始實(shí)物的三維重建模型的方法,該方法通過(guò)數(shù)據(jù)分割和樹(shù)枝的細(xì)枝的生長(zhǎng)獲得樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的重建模型。但是這種重建方法的不足之處,主要在于需要將點(diǎn)云按照主曲率分割為不同的器官,由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間分布不均,該方法在數(shù)據(jù)點(diǎn)密集的主干部分有效,但在其它遮蔽嚴(yán)重、數(shù)據(jù)點(diǎn)稀疏區(qū)域,其分割效果可能不佳,重建結(jié)果受到影響。
[0007]申請(qǐng)?zhí)枮镃N201310014769.4,發(fā)明名稱(chēng)為“一種帶葉狀態(tài)樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)三維重建的方法和系統(tǒng)”的專(zhuān)利中提出了一種帶葉狀態(tài)樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)三維重建的方法和系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了帶葉狀態(tài)樹(shù)形態(tài)結(jié)構(gòu)的快速三維重建。但是這種重建方法的不足之處,主要在于需要將點(diǎn)云按照不同的顏色分割為不同的器官,再分別地對(duì)各器官進(jìn)行重建。分割是基于顏色進(jìn)行的,而顏色數(shù)據(jù)不是每種數(shù)字化儀器都能產(chǎn)生的,即點(diǎn)云數(shù)據(jù)中可能缺失RGB屬性值。
[0008]本發(fā)明方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以處理不同來(lái)源的點(diǎn)云數(shù)據(jù)(如地面激光掃描儀、三維掃描儀和攝影測(cè)量);可直接利用原數(shù)據(jù)對(duì)樹(shù)木枝條進(jìn)行分級(jí),建立枝干系統(tǒng),然后利用交互式編輯的方式,增加細(xì)枝和葉,彌補(bǔ)因數(shù)據(jù)缺失而模型不完整的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明的目的在于提供一種可以處理不同來(lái)源的點(diǎn)云數(shù)據(jù);可直接利用原數(shù)據(jù)對(duì)樹(shù)木枝條進(jìn)行分級(jí),建立枝干系統(tǒng),然后利用交互式編輯的方式,增加細(xì)枝和葉,彌補(bǔ)因數(shù)據(jù)缺失而模型不完整的問(wèn)題的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法。
[0010]為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,包括如下步驟,
步驟A:采用地面激光掃描儀獲得單棵活立木的點(diǎn)云數(shù)據(jù)并預(yù)處理,構(gòu)建Kd-tree樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理;
步驟B:確定點(diǎn)云中主干的根節(jié)點(diǎn),建立點(diǎn)云K近鄰圖,計(jì)算各點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短距離,按距離將數(shù)據(jù)分層聚類(lèi),計(jì)算各聚類(lèi)層次的中心,從而得到枝干的骨架點(diǎn);
步驟C:建立枝干骨架點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對(duì)枝干進(jìn)行分級(jí)組織,估算枝干在骨架點(diǎn)位置的半徑,使用廣義圓柱體對(duì)枝干進(jìn)行三維幾何重建形成枝干系統(tǒng);
步驟D:建立葉三維模型,采用交互式方式在枝干系統(tǒng)上添加葉模型,形成逼真的三維模型;
步驟E:從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中直接提取樹(shù)高、胸徑和冠幅的樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)。
[0011]在本發(fā)明實(shí)施例中,所述步驟B,具體包括以下步驟:
步驟B1:利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的Kd-Tree結(jié)構(gòu),對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行k個(gè)最近鄰搜索,或以半徑R進(jìn)行范圍搜索,連接搜索點(diǎn)與最近鄰點(diǎn),使它們之間構(gòu)成連通關(guān)系,依次遍歷所有的點(diǎn),完成鄰域圖的創(chuàng)建;
步驟B2:交互式選擇或通過(guò)對(duì)底部點(diǎn)云的圓擬合確定的圓心作為樹(shù)木的根節(jié)點(diǎn),即代表樹(shù)木主干的最低位置的一個(gè)點(diǎn);
步驟B3:根據(jù)構(gòu)建的鄰域圖,計(jì)算各點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短路徑,最短路徑的長(zhǎng)度即為該點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的測(cè)地距離,由此形成的單源路徑圖,稱(chēng)為測(cè)地圖;
步驟B4:根據(jù)測(cè)地距離的不同,將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分層聚類(lèi),分層的數(shù)目由樹(shù)木的復(fù)雜性和模型的分辨率需求而定;
步驟B5:計(jì)算點(diǎn)云各個(gè)層次聚類(lèi)的中心或重心的位置,作為各級(jí)枝干的骨架點(diǎn)。
[0012]在本發(fā)明實(shí)施例中,所述步驟BI的K值或R值的大小根據(jù)掃描精度和數(shù)據(jù)質(zhì)量確定。
[0013]在本發(fā)明實(shí)施例中,所述步驟B3,采用了一種改進(jìn)的Dijkstra算法,具體包括以下步驟:
步驟B31:定義和初始化根節(jié)點(diǎn)P、鄰接數(shù)組is join,定義前驅(qū)數(shù)組predrive和路徑距離數(shù)組dis,其中鄰接數(shù)組用于存儲(chǔ)距離矩陣,前驅(qū)數(shù)組用于存放最短路徑中每個(gè)點(diǎn)的前一個(gè)點(diǎn),路徑距離數(shù)組用于存放其它點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離;步驟B32:根據(jù)鄰域圖中的鄰接數(shù)組初始化路徑距離數(shù)組,沒(méi)有距離值的初始化為無(wú)窮大;
步驟B33:計(jì)算路徑距離數(shù)組中最小值,記為w ;
步驟B34:遍歷w的近鄰點(diǎn)j,比較j點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離與w點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離加上W、j點(diǎn)間的距離之和的大小關(guān)系,把較小的值作為j點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離,并將w放入j的前驅(qū)數(shù)組中,否則判斷下一個(gè)近鄰點(diǎn),直到整體循環(huán)結(jié)束,前驅(qū)數(shù)組中的值即為每個(gè)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短路徑。
[0014]在本發(fā)明實(shí)施例中,所述步驟C,具體包括以下步驟:
步驟Cl:連接骨架點(diǎn)建立樹(shù)結(jié)構(gòu),并對(duì)骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)的枝條進(jìn)行拓?fù)浞旨?jí),主干定義為第O級(jí),從主干上生長(zhǎng)出來(lái)的枝條屬于第一級(jí),從第一級(jí)枝條上生長(zhǎng)出來(lái)的枝條為第二級(jí),以此類(lèi)推;
步驟C2:利用骨架點(diǎn)的遍歷次數(shù),估算骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)枝條的半徑;
步驟C3:根據(jù)各骨架點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的半徑和拓?fù)潢P(guān)系,采用廣義圓柱體模擬枝條,建立枝干系統(tǒng)的三維幾何模型。
[0015]在本發(fā)明實(shí)施例中,所述步驟Cl中對(duì)骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)枝條的拓?fù)浞旨?jí),具體包括以下步驟:
步驟Cll:從根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始,第一級(jí)點(diǎn)云中的骨架點(diǎn)作為根結(jié)點(diǎn)的孩子結(jié)點(diǎn),依次類(lèi)推,下一級(jí)骨架點(diǎn)作為上一級(jí)骨架點(diǎn)的孩子結(jié)點(diǎn),如果同一層級(jí)中存在多個(gè)骨架點(diǎn)時(shí),其下一層級(jí)中的骨架點(diǎn),按照空間近鄰的方法,查找上一層級(jí)中離自己最近的骨架點(diǎn)作為父結(jié)點(diǎn),從而構(gòu)建整體骨架的樹(shù)結(jié)構(gòu);
步驟C12:賦予每個(gè)骨架點(diǎn)一個(gè)方向值和遍歷次數(shù)值,骨架點(diǎn)的方向?yàn)槠涓附Y(jié)點(diǎn)指向該骨架點(diǎn)的方向矢量,遍歷次數(shù)為其它點(diǎn)到根結(jié)點(diǎn)的路徑經(jīng)過(guò)當(dāng)前點(diǎn)的次數(shù);
步驟C13:從根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始,依次搜索其孩子結(jié)點(diǎn),當(dāng)孩子結(jié)點(diǎn)的方向與其父結(jié)點(diǎn)的方向的夾角Θ小于一定的閾值S,且孩子結(jié)點(diǎn)的遍歷數(shù)大于一定的閾值ε,把該孩子節(jié)點(diǎn)作為主干節(jié)點(diǎn),并統(tǒng)計(jì)孩子結(jié)點(diǎn)數(shù)目;若結(jié)點(diǎn)數(shù)只有I個(gè),則將其作為主干路徑中的下一個(gè)結(jié)點(diǎn),結(jié)點(diǎn)數(shù)多于I個(gè),選擇夾角Θ的最小值點(diǎn)作為主干路徑中下一個(gè)結(jié)點(diǎn),同時(shí)將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)作為下一級(jí)別枝條的起始生長(zhǎng)點(diǎn);
步驟C14:從步驟C13中的起始生長(zhǎng)點(diǎn)開(kāi)始,根據(jù)步驟C13所述的過(guò)程識(shí)別一級(jí)枝條,依此類(lèi)推,當(dāng)遍歷完所有的骨架點(diǎn),識(shí)別所有枝條的路徑后即可完成枝條分級(jí)。
[0016]在本發(fā)明實(shí)施例中,所述步驟C2中枝條半徑的估算過(guò)程為:通過(guò)對(duì)骨架樹(shù)的遍歷,獲得每個(gè)骨架結(jié)點(diǎn)下屬的孩子數(shù)目,即為該骨架點(diǎn)的遍歷次數(shù)VisitNum,該骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)
的半徑
【權(quán)利要求】
1.一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:包括如下步驟, 步驟A:采用地面激光掃描儀獲得單棵活立木的點(diǎn)云數(shù)據(jù)并預(yù)處理,構(gòu)建Kd-tree樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理; 步驟B:確定點(diǎn)云中主干的根節(jié)點(diǎn),建立點(diǎn)云K近鄰圖,計(jì)算各點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短距離,按距離將數(shù)據(jù)分層聚類(lèi),計(jì)算各聚類(lèi)層次的中心,從而得到枝干的骨架點(diǎn); 步驟C:建立枝干骨 架點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對(duì)枝干進(jìn)行分級(jí)組織,估算枝干在骨架點(diǎn)位置的半徑,使用廣義圓柱體對(duì)枝干進(jìn)行三維幾何重建形成枝干系統(tǒng); 步驟D:建立葉三維模型,采用交互式方式在枝干系統(tǒng)上添加葉模型,形成逼真的三維模型; 步驟E:從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中直接提取樹(shù)高、胸徑和冠幅的樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟B,具體包括以下步驟: 步驟B1:利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的Kd-Tree結(jié)構(gòu),對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行k個(gè)最近鄰搜索,或以半徑R進(jìn)行范圍搜索,連接搜索點(diǎn)與最近鄰點(diǎn),使它們之間構(gòu)成連通關(guān)系,依次遍歷所有的點(diǎn),完成鄰域圖的創(chuàng)建; 步驟B2:交互式選擇或通過(guò)對(duì)底部點(diǎn)云的圓擬合確定的圓心作為樹(shù)木的根節(jié)點(diǎn),即代表樹(shù)木主干的最低位置的一個(gè)點(diǎn); 步驟B3:根據(jù)構(gòu)建的鄰域圖,計(jì)算各點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短路徑,最短路徑的長(zhǎng)度即為該點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的測(cè)地距離,由此形成的單源路徑圖,稱(chēng)為測(cè)地圖; 步驟B4:根據(jù)測(cè)地距離的不同,將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分層聚類(lèi),分層的數(shù)目由樹(shù)木的復(fù)雜性和模型的分辨率需求而定; 步驟B5:計(jì)算點(diǎn)云各個(gè)層次聚類(lèi)的中心或重心的位置,作為各級(jí)枝干的骨架點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟BI的K值或R值的大小根據(jù)掃描精度和數(shù)據(jù)質(zhì)量確定。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟B3,采用了一種改進(jìn)的Dijkstra算法,具體包括以下步驟: 步驟B31:定義和初始化根節(jié)點(diǎn)P、鄰接數(shù)組is join,定義前驅(qū)數(shù)組predrive和路徑距離數(shù)組dis,其中鄰接數(shù)組用于存儲(chǔ)距離矩陣,前驅(qū)數(shù)組用于存放最短路徑中每個(gè)點(diǎn)的前一個(gè)點(diǎn),路徑距離數(shù)組用于存放其它點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離; 步驟B32:根據(jù)鄰域圖中的鄰接數(shù)組初始化路徑距離數(shù)組,沒(méi)有距離值的初始化為無(wú)窮大; 步驟B33:計(jì)算路徑距離數(shù)組中最小值,記為w ; 步驟B34:遍歷w的近鄰點(diǎn)j,比較j點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離與w點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離加上W、j點(diǎn)間的距離之和的大小關(guān)系,把較小的值作為j點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離,并將w放入j的前驅(qū)數(shù)組中,否則判斷下一個(gè)近鄰點(diǎn),直到整體循環(huán)結(jié)束,前驅(qū)數(shù)組中的值即為每個(gè)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的最短路徑。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟C,具體包括以下步驟:步驟Cl:連接骨架點(diǎn)建立樹(shù)結(jié)構(gòu),并對(duì)骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)的枝條進(jìn)行拓?fù)浞旨?jí),主干定義為第O級(jí),從主干上生長(zhǎng)出來(lái)的枝條屬于第一級(jí),從第一級(jí)枝條上生長(zhǎng)出來(lái)的枝條為第二級(jí),以此類(lèi)推; 步驟C2:利用骨架點(diǎn)的遍歷次數(shù),估算骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)枝條的半徑; 步驟C3:根據(jù)各骨架點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的半徑和拓?fù)潢P(guān)系,采用廣義圓柱體模擬枝條,建立枝干系統(tǒng)的三維幾何模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟Cl中對(duì)骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)枝條的拓?fù)浞旨?jí),具體包括以下步驟: 步驟Cll:從根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始,第一級(jí)點(diǎn)云中的骨架點(diǎn)作為根結(jié)點(diǎn)的孩子結(jié)點(diǎn),依次類(lèi)推,下一級(jí)骨架點(diǎn)作為上一級(jí)骨架點(diǎn)的孩子結(jié)點(diǎn),如果同一層級(jí)中存在多個(gè)骨架點(diǎn)時(shí),其下一層級(jí)中的骨架點(diǎn),按照空間近鄰的方法,查找上一層級(jí)中離自己最近的骨架點(diǎn)作為父結(jié)點(diǎn),從而構(gòu)建整體骨架的樹(shù)結(jié)構(gòu); 步驟C12:賦予每個(gè)骨架點(diǎn)一個(gè)方向值和遍歷次數(shù)值,骨架點(diǎn)的方向?yàn)槠涓附Y(jié)點(diǎn)指向該骨架點(diǎn)的方向矢量,遍歷次數(shù)為其它點(diǎn)到根結(jié)點(diǎn)的路徑經(jīng)過(guò)當(dāng)前點(diǎn)的次數(shù); 步驟C13:從根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始,依次搜索其孩子結(jié)點(diǎn),當(dāng)孩子結(jié)點(diǎn)的方向與其父結(jié)點(diǎn)的方向的夾角Θ小于一定的閾值S,且孩子結(jié)點(diǎn)的遍歷數(shù)大于一定的閾值ε,把該孩子節(jié)點(diǎn)作為主干節(jié)點(diǎn),并統(tǒng)計(jì)孩子結(jié)點(diǎn)數(shù)目;若結(jié)點(diǎn)數(shù)只有I個(gè),則將其作為主干路徑中的下一個(gè)結(jié)點(diǎn),結(jié)點(diǎn)數(shù)多于I個(gè),選擇夾角Θ的最小值點(diǎn)作為主干路徑中下一個(gè)結(jié)點(diǎn),同時(shí)將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)作為下一級(jí)別枝條的起始生長(zhǎng)點(diǎn); 步驟C14:從步驟C13中的起始生長(zhǎng)點(diǎn)開(kāi)始,根據(jù)步驟C13所述的過(guò)程識(shí)別一級(jí)枝條,依此類(lèi)推,當(dāng)遍歷完所有的骨架點(diǎn),識(shí)別所有枝條的路徑后即可完成枝條分級(jí)。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟C2中枝條半徑的估算過(guò)程為:通過(guò)對(duì)骨架樹(shù)的遍歷,獲得每個(gè)骨架結(jié)點(diǎn)下屬的孩子數(shù)目,即為該骨架點(diǎn)的遍歷次數(shù)VisitNum,該骨架點(diǎn)對(duì)應(yīng)的半徑 = r*IlvisitNtm ,其中r為相關(guān)系數(shù),與點(diǎn)云密度有關(guān)。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟C3中利用廣義圓柱體構(gòu)建枝干幾何模型,具體包括以下步驟: 步驟C31:以每個(gè)骨架點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),以骨架點(diǎn)的方向?yàn)閆軸,建立局部坐標(biāo)系; 步驟C32:在局部坐標(biāo)系下根據(jù)骨架點(diǎn)的半徑生成截面圓; 步驟C33:相鄰的截面圓上的點(diǎn)構(gòu)建三角帶,形成枝干的網(wǎng)格表面模型。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟D建立逼真三維單樹(shù)模型具體包括以下步驟: 步驟Dl:建立樹(shù)葉三維模型; 步驟D2:在三維枝干系統(tǒng)幾何模型的基礎(chǔ)上,套合點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為約束和參照,交互式地將葉子模型添加到相應(yīng)級(jí)別的枝條上; 步驟D3:通過(guò)紋理映射、光照模擬,對(duì)三維模型進(jìn)行渲染,形成真實(shí)感的單樹(shù)三維模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單樹(shù)三維建模與形態(tài)參數(shù)提取的方法,其特征在于:所述步驟E 中樹(shù)木形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取具體包括以下步驟:步驟El:通過(guò)求算點(diǎn)云數(shù)據(jù)中樹(shù)木的根部點(diǎn)和樹(shù)梢點(diǎn)的高度差,得到樹(shù)高; 步驟E2:通過(guò)最小二乘法擬合距根部點(diǎn)1.3米之上下5厘米范圍內(nèi)的點(diǎn)云集的圓或橢圓,圓直徑或橢圓長(zhǎng)短軸的平均值為樹(shù)木的胸徑; 步驟E3:將點(diǎn)云數(shù)據(jù)垂直投影在一個(gè)水平面上,計(jì)算其投影點(diǎn)的凸包體,連接凸包體上的任意兩點(diǎn)并計(jì)算兩點(diǎn)之間的距離,然后求出最大距離值Pmax,作為樹(shù)木的最大冠幅。
【文檔編號(hào)】G06T17/00GK103942838SQ201410198171
【公開(kāi)日】2014年7月23日 申請(qǐng)日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】黃洪宇, 陳崇成, 唐麗玉, 王曉輝 申請(qǐng)人:福州大學(xué)
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