[发明专利]果树枝干骨架提取方法

权利要求书

1.一种果树枝干骨架提取方法，其特征在于，包括：

获取果树的三维点云数据集以及所述三维点云数据集中每一个数据点的颜色值；

根据所述数据点的颜色值将所述三维点云数据集分割，得到主枝数据集和幼枝数据集；

在所述主枝数据集中提取主枝骨架；

在所述幼枝数据集中提取幼枝骨架；

将所述主枝骨架和所述幼枝骨架进行骨架合成，得到所述果树的枝干骨架。

2.根据权利要求1所述的果树枝干骨架提取方法，其特征在于，根据所述数据点的颜色值将所述三维点云数据集分割，得到主枝数据集和幼枝数据集，包括：

获取所述果树的枝干颜色特征值；

获取所述果树的叶子颜色特征值；

分别计算所述每一个数据点的颜色值与所述枝干颜色特征值的距离，得到所述每一个数据点的第一距离；

分别计算所述每一个数据点的颜色值与所述叶子颜色特征值的距离，得到所述每一个数据点的第二距离；

分别计算所述每一个数据点的第一距离与第二距离的比值；

根据所述比值将所述三维点云数据集分割，得到主枝数据集和幼枝数据集。

3.根据权利要求2所述的果树枝干骨架提取方法，其特征在于，根据所述比值将所述三维点云数据集分割，得到主枝数据集和幼枝数据集，包括：

若所述比值小于或等于第一预设值，将所述比值对应的数据点加入所述主枝数据集；

若所述比值大于或等于所述第二预设值，将所述比值对应的数据点加入所述幼枝数据集，所述第一预设值小于所述第二预设值。

4.根据权利要求3所述的果树枝干骨架提取方法，其特征在于，所述第一预设值为区间[0.4,0.8]中的任意值，所述第二预设值为区间[1.5,2.0]中的任意值。

5.根据权利要求3所述的果树枝干骨架提取方法，其特征在于，还包括：

若所述比值大于第一预设值且小于第二预设值，将所述比值对应的数据点进行以下处理：

获取所述果树的枝干颜色极值，所述枝干颜色极值包括所述枝干颜色在每一个颜色分量上的最大值和最小值；

获取所述果树的叶子颜色极值，所述叶子颜色极值包括所述叶子颜色在每一个颜色分量上的最大值和最小值；

计算所述比值对应的数据点的颜色值与所述枝干颜色极值的距离，得到所述数据点的第三距离；

计算所述比值对应的数据点的颜色值与所述叶子颜色极值的距离，得到所述数据点的第四距离；

将所述第三距离与所述第四距离进行大小比较，若所述第三距离小于所述第四距离，将所述比值对应的数据点加入主枝数据集，否则，将所述比值对应的数据点加入幼枝数据集。

6.根据权利要求1所述的果树枝干骨架提取方法，其特征在于，在所述主枝数据集中提取主枝骨架，包括：

根据数据点坐标的z分量值以及预先设置的多个数值区间将所述主枝数据集分割为多个主枝子数据集；

对于每一个所述主枝子数据集，采用基于距离的聚类方法进行聚类，得到多个聚类；

计算所述每一个聚类的中心点；

将所述计算得到的中心点采用下方优先原则进行连接，得到主枝骨架。

7.根据权利要求6所述的果树枝干骨架提取方法，其特征在于，根据数据点坐标的z分量值以及预先设置的多个数值区间将所述主枝数据集分割为多个主枝子数据集，包括：

在预先设置的多个数据区间中获取所述数据点坐标的z分量值所在的区间[p_cl(2i-2),p_cl(2i-1)]，所述i为自然数，所述p_cl为预先设置的等高线间距参数；

将所述数据点加入所述区间[pcl(2i-2),pcl(2i-1)]对应的第i个主枝子数据集。