[发明专利]基于单次三维激光扫描的树木测量和重建方法

权利要求书

1.一种基于单次三维激光扫描的树木测量和重建方法，其特征在于，包括下列步骤：

1)数据预处理，包括两个子步骤：

a)感兴趣树木的分割：选择合适的视点用激光扫描仪对树木进行三维测量，使用聚类方法从扫描得到的原始点云数据中将感兴趣的树木分割出来；

b)生成树木深度图像：将上一步得到的树木点云表示为深度图像格式，图像中各像素点的次序与扫描次序相同，像素的深度值对应各点到扫描仪的距离；

2)轴向估计，包括五个子步骤：

a)跳跃边缘提取：使用滞后阈值提取深度图像的跳跃边缘，初步分离不同的枝干；

b)初始骨架提取：求取上一步分离枝干在各水平、竖直扫描线方向上的中点及到边缘的距离，去除非骨架点后得到水平、竖直方向上两套独立的初始骨架点；

c)枝干分解：根据上一步初始骨架点的连续性在水平、竖直方向上分解树木枝干，使得每一区域仅包含一个枝干或枝干的一部分；

d)初始轴向计算：在初始骨架点的邻域内进行快速圆柱拟合求取该点处的轴向；

e)轴向求精：综合两套初始骨架点及其邻域内的轴向，利用投票技术得到更准确更鲁棒的轴向信息；

3)三维骨架计算，包括两个子步骤：

a)三维骨架点及半径求取：根据上一步求得的轴向信息在各横截面上计算三维骨架点及半径；

b)骨架点连接：按照各骨架点在三维空间及深度图像空间的位置、轴向信息连接相邻的骨架点，形成分段线性骨架；

4)三维模型生成，由上一步得到的骨架和半径信息生成广义圆柱模型；分级骨架模型和广义圆柱模型可以用于树木测量，把广义圆柱模型离散为网格模型，用于渲染。

2.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2)步b)步骤中的非骨架点，是不连续中点或到边缘距离大于设定阈值的中点均视为非骨架点。

3.按权利要求2所述的方法，其特征在于，所述连续中点，是两中点的距离小于3个像素则认为是连续的。

4.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2)步d)步骤中在快速圆柱拟合时，以所有拟合点方差最大的方向作为圆柱轴向的初始估计值，拟合点的质心作为轴的初始位置，骨架点对应的扫描线长度作为枝干的直径初始值。

5.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2)步e)步骤中的轴向投票技术，是采用与所有轴向内积平方和最大的单位方向作为投票结果。

6.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第3)步a)步骤中骨架点处的半径根据树木横截面的宽度计算。

7.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第4)步的广义圆柱模型由分段圆台组成。