[发明专利]基于Kinect的植物群体全局三维重建方法

权利要求书

1.基于Kinect的植物群体全局三维重建方法，其特征在于，具体步骤如下：

利用张正友标定法获取相机参数，并通过相似三角形原理将植株深度数据转化为三维点云数据；获取植物三维点云数据具体步骤如下：

首先，获取植物的RGB图像和深度图像，以及棋盘格不同角度下的红外图像；

基于所述红外图像，利用张正友标定法获取相机内部参数，相机中心点坐标(c_x,c_y)和焦距(f_x,f_y)；

根据相机小孔成像原理，利用相似三角形将获取到的植物的深度图像和RGB图像转换为带有颜色信息的三维点云图；

深度图像上一点m(u,v)与对应三维点M(X,Y,Z)之间关系如式(1)和式(2)所示：

采用Harris角点检测法得到二维特征点，并进行网格化、离散化处理得到三维特征点，对所述三维特征点进行奇异值分解，将不同视角的点云配准转换到世界坐标系下实现多视角下植物点云的局部三维重建；三维特征点获取步骤如下：

将KincetV2相机置于电动旋台上，获取棋盘格0度和N度视角下的RGB图像，其中所述棋盘格尺寸为7×9，N度是根据相机视场角大小及相邻视角点云重叠区域确定的；

利用Harris角点检测算法分别识别棋盘格的二维特征角点，并根据Meshgrid网格生成二维点(X，Y)；

通过离散差值找到二维点和三维点之间的映射关系F_x，F_y，并找到棋盘格二维特征点所对应的三维特征点；

局部三维重建具体步骤如下：

根据式(1)和式(2)计算相邻视角特征点的质心，并利用奇异值分解法解算N度视角变换到0度视角的旋转矩阵R和平移矩阵T；

每隔N度采集一组点云；

根据所求得的旋转矩阵R和平移矩阵T，以第一个视角相机所在坐标系作为世界坐标，将其它视角相机坐标系下点云配准转换到世界坐标系下，在多视角下对植物点云进行局部三维重建，

假设两特征点集P、Q，求解二者之间的旋转矩阵和平移矩阵，具体步骤如下：

根据式(3)和式(4)求取特征点集P、Q的质心坐标P_c(x_c，y_c，z_c)，Q_c(x_c，y_c，z_c)；

式中w_i表示权重；P_i(x_i，y_i，zi)，Q_i(x_i，y_i，z_i)为点集内各点的三维坐标；

根据式(5)计算协方差矩阵E，其中E为d×n维矩阵；X，Y为d×n维矩阵，W＝diag(w₁，w₂，w₃，…，w_n)；

根据式(6)对矩阵E进行奇异值分解，U、V、Λ三个矩阵均为对角阵，旋转矩阵R和平移矩阵T由式(7)～(8)表示；

E＝U·Λ·V^T                   (6)；

R＝V·U^T                  (7)；

T＝Q_c-R·P_c                  (8)；

对多测点下植物点云的局部三维重建结果进行粗配准和精配准实现全局三维重建。

2.根据权利要求1所述的基于Kinect的植物群体全局三维重建方法，其特征在于，不同视角相机坐标系变换到第一个视角相机坐标系下公式如式(9)所示：

其中R、T是旋转矩阵和平移矩阵，PC_j代表第j个视角相机坐标系的三维点云数据，PC_j＇代表第j个视角世界坐标系下的三维点云数据。