本文關(guān)鍵詞：玉米植株三維點(diǎn)云處理及重構(gòu)方法研究

  更多相關(guān)文章： 玉米植株 三維點(diǎn)云 精簡(jiǎn) 去噪平滑 三維重建

【摘要】：作物生長(zhǎng)過(guò)程數(shù)字化與可視化表達(dá)技術(shù)對(duì)科學(xué)精準(zhǔn)的大田管理具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值,建立作物三維模型是作物生長(zhǎng)過(guò)程可視化的重要基礎(chǔ)。在三維點(diǎn)云處理及重構(gòu)方面,目前仍然存在點(diǎn)云模型數(shù)據(jù)量大、處理效率低和重建結(jié)果受噪聲影響大等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文以穗期玉米植株為研究對(duì)象,研究三維點(diǎn)云處理及重構(gòu)方法,并開發(fā)玉米植株點(diǎn)云精簡(jiǎn)、去噪平滑和重構(gòu)系統(tǒng)。首先使用八叉樹建立點(diǎn)云之間的空間關(guān)系,在此基礎(chǔ)上對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn),然后采用分步處理策略對(duì)點(diǎn)云模型進(jìn)行去噪和平滑,最后使用Delaunay三角剖分方法對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重構(gòu)。論文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)針對(duì)玉米植株三維點(diǎn)云中含大量冗余數(shù)據(jù),占用存儲(chǔ)空間大,且會(huì)降低處理速度的問(wèn)題,研究了基于八叉樹空間劃分的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法。該算法利用八叉樹建立點(diǎn)云之間的空間關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn)。在八叉樹的每一個(gè)體素中,用其內(nèi)部所有點(diǎn)各個(gè)維度均值所構(gòu)成的點(diǎn)來(lái)代替體素中的所有點(diǎn)。設(shè)置不同的精簡(jiǎn)閾值進(jìn)行點(diǎn)云精簡(jiǎn)的試驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)精簡(jiǎn)率達(dá)到95.88%時(shí),精簡(jiǎn)后的點(diǎn)云模型仍可保持原始點(diǎn)云的形狀特征。(2)針對(duì)玉米植株點(diǎn)云中的噪聲會(huì)影響重建表面效果,甚至導(dǎo)致重建模型變形的問(wèn)題,研究并提出了基于自適應(yīng)密度聚類和雙邊濾波的玉米點(diǎn)云去噪平滑方法。該方法采用分步處理策略,首先用自適應(yīng)密度聚類算法去除點(diǎn)云模型中與目標(biāo)點(diǎn)云距離較大的噪聲點(diǎn),然后用雙邊濾波方法對(duì)點(diǎn)云模型進(jìn)行平滑。玉米植株點(diǎn)云模型的去噪平滑試驗(yàn)結(jié)果表明,精簡(jiǎn)后的玉米點(diǎn)云模型可以更快地完成去噪平滑處理,當(dāng)精簡(jiǎn)閾值從10增加到80,去噪平滑時(shí)間從101.162s縮短到1.779s;而且該方法可以有效去除三維點(diǎn)云模型中的噪聲,同時(shí)使點(diǎn)云模型表面更加光滑。(3)實(shí)現(xiàn)了玉米點(diǎn)云三維重構(gòu),并對(duì)重建效率進(jìn)行了分析。分別對(duì)原始三維點(diǎn)云模型和精簡(jiǎn)、去噪平滑之后的點(diǎn)云模型進(jìn)行三維重構(gòu),分析重建后的點(diǎn)云模型效果并比較模型重建的效率。試驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)精簡(jiǎn)的玉米點(diǎn)云模型可以有效提高三維重建的效率,精簡(jiǎn)閾值為80的點(diǎn)云模型三維重建耗時(shí)比原始點(diǎn)云模型減少了0.7s;經(jīng)過(guò)精簡(jiǎn)及去噪平滑處理的三維點(diǎn)云模型,可以在保持原始三維點(diǎn)云模型形狀特征的前提下,快速實(shí)現(xiàn)效果更好的三維模型。(4)基于MFC和OpenGL開發(fā)了玉米植株點(diǎn)云處理及重構(gòu)系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的讀取、點(diǎn)云模型的調(diào)整(平移、旋轉(zhuǎn)和局部縮放等)、模型的八叉樹劃分、點(diǎn)云精簡(jiǎn)、去噪平滑和Delaunay三角剖分等功能。
【關(guān)鍵詞】：玉米植株 三維點(diǎn)云 精簡(jiǎn) 去噪平滑 三維重建
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 研究方法和技術(shù)路線16-17
• 1.4.1 研究方法16
• 1.4.2 技術(shù)路線16-17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)組織17-18
• 第二章 基于八叉樹空間劃分的玉米植株點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法18-31
• 2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)概述18
• 2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取技術(shù)18-22
• 2.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集19-20
• 2.2.2 玉米植株三維點(diǎn)云獲取方法20-22
• 2.3 玉米植株點(diǎn)云存儲(chǔ)22-26
• 2.3.1 KD樹22-24
• 2.3.2 空間單元格24
• 2.3.3 八叉樹24-25
• 2.3.4 三種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的比較25-26
• 2.4 玉米植株點(diǎn)云精簡(jiǎn)26-28
• 2.4.1 玉米點(diǎn)云精簡(jiǎn)原理及方法26-27
• 2.4.2 玉米植株點(diǎn)云精簡(jiǎn)實(shí)現(xiàn)步驟27-28
• 2.5 點(diǎn)云精簡(jiǎn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析28-29
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)28
• 2.5.2 精簡(jiǎn)方法有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)28
• 2.5.3 試驗(yàn)結(jié)果及討論28-29
• 2.6 本章小結(jié)29-31
• 第三章 玉米植株點(diǎn)云去噪平滑方法31-40
• 3.1 自適應(yīng)密度聚類算法31-34
• 3.1.1 密度聚類算法分析31-33
• 3.1.2 密度聚類算法的改進(jìn)33-34
• 3.2 雙邊濾波方法34-37
• 3.2.1 k近鄰的搜索34-35
• 3.2.2 法向量計(jì)算35-36
• 3.2.3 雙邊濾波因子的計(jì)算36-37
• 3.3 自適應(yīng)密度聚類與雙邊濾波融合方法37
• 3.4 去噪平滑試驗(yàn)結(jié)果與分析37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 第四章 玉米植株點(diǎn)云重構(gòu)方法40-50
• 4.1 散亂點(diǎn)云三角網(wǎng)格化方法40-41
• 4.1.1 區(qū)域增長(zhǎng)法40-41
• 4.1.2 局部Delaunay三角剖分方法41
• 4.2 三維Delaunay三角剖分方法41-44
• 4.2.1 Power Crust算法43
• 4.2.2 逐點(diǎn)插入的Lawson算法43
• 4.2.3 Bowyer-Watson算法43-44
• 4.3 玉米植株點(diǎn)云重構(gòu)方法44-45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-49
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)45
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 玉米植株點(diǎn)云處理及重構(gòu)系統(tǒng)開發(fā)50-55
• 5.1 軟件開發(fā)工具50
• 5.2 系統(tǒng)框架及功能設(shè)計(jì)50-51
• 5.2.1 系統(tǒng)框架50-51
• 5.2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)51
• 5.3 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)51-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 第六章 結(jié)論與展望55-57
• 6.1 結(jié)論55
• 6.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-62
• 作者簡(jiǎn)介62

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2 安毅;三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的幾何特性估算與特征識(shí)別[D];大連理工大學(xué);2011年

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3 鄧軍;三維點(diǎn)云處理和規(guī)則曲面擬合算法研究[D];西南科技大學(xué);2015年

4 宋立鵬;室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割與分類[D];大連理工大學(xué);2015年

5 趙鵬;三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)檢測(cè)和模型重建[D];大連理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：691203