[发明专利]一种作物单根可变形建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及作物根系三维重建与可视化领域，具体涉及一种作物单根可变形建模方法。

背景技术

背景介绍：作物根系深藏于地下，很难对其进行直接观测，在计算机上以三维可视化计算和视觉体验方式来表征作物根系的长相和长势，有助于研究者更全面直观地了解根系的形态、结构和功能，具有极其重要的意义。国内外研究者在作物根系三维建模与可视化方面开展了广泛的工作，这些方法主要可分为两大类：一种是基于计算机算法模拟的作物根系三维建模，另外一类是基于实测数据的作物根系三维重建。

由于人们难以直观获得作物根系的三维形态信息，使得作物根系的三维形态建模主要以计算机模拟方法为主，即通过分析作物根系的形态结构特征，或基于对作物根系破坏性探测数据进行统计分析的基础上，采用计算机图形学中一些模拟算法进行作物根系的三维建模与可视化，这种方法所构造的作物根系三维模型与实际根系具有形态上的相似性。张吴平等在棉花根系生长发育的虚拟研究（系统仿真学报,2006,18(z1):283-286）及小麦苗期根系三维生长动态模型的建立与应用（中国农业科学,2006,39(11):2261-2269）中采用GREENLAB植物功能－结构模型的原理，在根系生长发育基本单元基础上，模拟了根系的拓扑结构，并以三维可视化的方式给出根系的形态结构空间分布，构建了小麦与棉花的根系模型。邓旭阳等在小麦苗期根系三维生长动态模型的建立与应用（中国农业科学,2006,39(11):2261-2269.）中采用粒子系统的方法对玉米根系进行了三维可视化模拟。赵春江等在基于交互式骨架模型的玉米根系三维可视化研究（农业工程学报,2007,23(9):1-6）中提出一种植物根系逐部位交互式精确设计方法，并在玉米根系建模中应用。Han等在A functional-structural modeling approach to autoregulation of nodulation（Annals Of Botany,2011,107(5):855-863.）中利用经验数据，采用RULD方法对大豆根系及根瘤进行三维建模，并利用信号传递机制模拟大豆根系的生长。

与基于计算机算法模拟的建模方法相比，基于原位探测的作物根系三维重建更能真实反映作物根系的实际形态。较完整地对作物根系进行原位测量需昂贵的仪器，且大多针对根系生长前期获取，目前基于原位探测数据的作物根系三维重建以基于XCT或多视角图像为主。

在作物根系图像分析方面，美国Clemson大学在基于二维图像的根系识别方面进行了深入的研究，图像中的根系与血管形态类似，因此，Zeng等将血管识别的匹配滤波方法应用于微根管图像的根系识别中来，结合熵阈值方法实现了微根管图像的根系识别与测量，并利用5种分类器优化方法提高了识别率，其后又提出一种基于Gibbs点过程结合Candy模型的微根管图像根系快速自动识别方法。

基于实测数据的作物根系三维重建方法对设备要求比较高，成像设备昂贵，且基于实测数据构建的作物根系仅能恢复主根的三维形态，无法准确刻画根毛等细节；另一方面，基于算法生成的作物根系规律性强，真实感不高，且各算法都具有一定的局限性，无法对不同作物的根系进行三维建模。对于作物根系的图像分析研究目前只是停留在根系图像参数提取与测量方面，其尚未用于高真实感的作物根系三维模型构建。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种作物单根可变形建模方法。本发明基于根系平板扫描图像构建作物根系的单根几何模型，建模模型上的主根与根毛在长度约束的前提下可根据实际需求发生几何形变，进一步为基于参数化的作物根系几何建模提供具有高真实感的作物根系几何模板。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种作物单根可变形建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将单根平板扫描图像进行图像预处理，得到单根骨架图像;

S2、将所述单根骨架图像进行图像分割;

S3、将分割完成的图像进行单根参数提取;

S4、依据提取的单根参数进行单根可变形建模。

其中，步骤S1中单根平板扫描图像为彩色图像，所述预处理包括以下步骤：分离所述彩色图像中的蓝色通道，将蓝色通道的图像作为目标图像，将所述目标图像进行二值化处理，对二值化处理后的图像进行孤岛删除，将孤岛删除后的图像进行细化，得到单根骨架图像。