[发明专利]一种基于深度相机的毛竹形态参数检测方法

说明书

本发明实施例提供一种基于深度相机的毛竹形态参数检测方法，该方法包括：通过图像拼接获取待检测毛竹的全景彩色图像和全景深度图像；根据全景彩色图像和全景深度图像获取待检测毛竹的点云图像；基于点云图像获取待检测毛竹的形态参数。本发明实施例根据毛竹的全景彩色图像和全景深度图像获取毛竹的点云图像，并基于点云图像获取毛竹的形态参数；由于点云图像能够从三维空间反映毛竹的空间形态，相比于现有技术中通过二维图像获取毛竹的形态参数的方式，打破了二维图像的维度限制，能够更加准确的反映毛竹的真实空间形态，检测获得的形态参数更加准确。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，更具体地，涉及一种基于深度相机的毛竹形态参数检测方法。

背景技术

在当今全球森林面积急剧下降的大背景之下，竹林作为最重要的森林生态系统，其面积正在以每年3％左右的速度在增长。竹子在生长过程中，其生长参数可以真实有效的反映竹子的生长状况，因此对竹子的各种形态特征进行检测具有重要的意义。

现有方法对于检测包括竹子在内的植物形态特征检测研究中，专利(“周春艳，张白，基于无人机的植物生长状况监测装置及方法：CN201610311796.1”)、文献(牛庆林,冯海宽,杨贵军,等，基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测[J].农业工程学报,2018,34(05):73-82.)和文献(张宝来,张乐佳.基于数字图像处理技术的玉米长势预测[J].农业工程,2017,7(03):163-168.)利用不同的采集设备来采集植物图像，从而获取植物的生理生长状态；专利(“张怀清，高士增，刘闽等，一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法：CN201310136260.7”)使用地面激光雷达获取树木的点云数据；专利(“孙国祥，丁永前等，一种基于Kinect自主标定的高通量温室植物表型测量系统：CN201810746674.4”)和专利(“孙国祥，丁永前等，一种基于多光谱点云融合的高通量温室植物表型测量系统：CN201810747332.4”)利用深度相机实现植物外在表型(三维形态信息)和内在表型(生理信息)的测量；文献(李亚东,冯仲科,李长青.USB摄像头双目视觉胸径测量实证研究[J].中南林业科技大学学报,2016,36(08):1-5.)利用双目摄像头从三维点云中提取立木的胸径；专利(“张淑卿，李剑峰，郭金梅，一种测量植物株高和评价植物生长状态的多用笔：CN201721762953.7”)和专利(“宋艳冬，章启涓，周成敏等，一种便携式竹子高度测量装置及测量方法：CN201610467435.6”)设计了便携式的株高测量装置。

综合以上技术背景情况，可以归纳如下，第一、利用无人机和其他固定采集设备获取检测对象的二维图像，获取其形态参数。但是由于自身维度的限制，难为反映真实空间形态。第二、采用激光雷达、双目摄像机等获取毛竹的三维点云图像，但是测量过程中复杂的相机标定给测量带来较大的困难。第三、发明特定的株高测量装置，但是不易于推广。上述研究对于高度较高的毛竹，难以获得毛竹的全景图像，对于毛竹的形态参数检测可能误差较大。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的毛竹形态参数检测方法。

本发明实施例提供一种毛竹形态参数检测方法，该方法包括：获取待检测毛竹的全景彩色图像和全景深度图像；根据全景彩色图像和全景深度图像获取待检测毛竹的点云图像；基于点云图像获取待检测毛竹的形态参数。

本发明实施例提供的毛竹形态参数检测方法，根据毛竹的全景彩色图像和全景深度图像获取毛竹的点云图像，并基于点云图像获取毛竹的形态参数；由于点云图像能够从三维空间反映毛竹的空间形态，相比于现有技术中通过二维图像获取毛竹的形态参数的方式，打破了二维图像的维度限制，能够更加准确的反映毛竹的真实空间形态，检测获得的形态参数更加准确。

附图说明