基于分形系统的烟草花序可视化仿真研究

为实现聚散或团状植物花序三维建模和可视化仿真,以烟草为例,提出了一种基于分形系统的植物花序可视化仿真方法。通过分析烟草花序的形态结构特征,构建初始分形单元,以仿射变换为基本框架,按照一定的迭代生成算法,分别建立了烟草花序结构与几何模型,并对烟草花序生长进行了模拟。建模过程中,烟草单花的器官几何模型分别用球B样条曲线和参数曲面表示,通过调节对应控制点与参数,重构了不同开花状态下的三维几何模型。实验结果表明,该方法得到的烟草花序模型能充分地表现烟草花序的形态特征,单花器官有较高的真实感,为其他聚散或团状花序的三维可视化提供了技术手段。     

烟草花几何建模研究

为实现花冠联合植物的花朵几何建模,以烟草花为例,提出了一种基于球B样条曲线和参数曲面的花朵造型方法。通过对烟草花形态结构的观测分析,分别对雌蕊、雄蕊、花柄、花冠和花萼的几何形状进行了数学描述,提取了模型控制参数;结合颜色渲染色和整个花的拓扑信息,实现了烟草花整个模型的建立。实验结果表明,该方法可以有效地对烟草花进行模拟,可控性强,建立的模型有较高真实感,为其他花冠或花萼联合的植物几何建模提供了方法。     

基于立体视觉的玉米植株三维骨架重建

提出了一种基于立体视觉原理的玉米植株三维骨架提取和重构方法,从两幅由特定角度拍摄的图像提取植株二维骨架信息,通过极线约束算法和设定合理的匹配准则,实现骨架特征匹配,获得三维骨架的点云信息并降噪,最终通过样条曲线拟合产生三维骨架模型.在该骨架模型基础上,能够进行叶长、茎叶角等作物重要参数的计算.试验结果表明,该方法可以快捷地重建玉米植株的骨架模型,且误差不超过2%.     

玉米雄穗几何造型研究

通过对玉米雄穗形态结构的观测分析,提出了基于雄穗形态特征参数的三维形态数学模型及其实现方法。雄穗模型的建立过程包括拓扑结构设计、分枝造型和小穗造型三个阶段。模型具有较高的真实感效果,可控性强,可满足雄穗数字化设计的需要。     

基于语义驱动的日光温室图纸三维建模方法

为了从日光温室施工图纸中重建出温室结构三维模型,提出基于语义映射的施工图纸三维重建方法。首先解析和分类日光温室施工图纸DXF文件,从中识别和理解主要特征构件,建立日光温室构件语义模型并生成分层控制参数,进而基于参数化驱动日光温室三维建模,最后对日光温室三维模型进行真实感渲染。该方法整合CAD制图与三维建模技术,有利于提高日光温室施工图纸的读图效率,建立的三维温室模型具有保真性、交互性和真实感等特性,可用于工程量和造价计算、温室结构优化以及虚拟展示。     

田间光照条件下应用半球图像解析玉米冠层结构参数

半球图像法是一种重要的作物冠层结构参数间接获取方法,该文针对半球图像法易受田间变化光照影响,提出一种基于多曝光图像融合映射的变化光照去除方法。首先,在田间条件下获取一组不同曝光值的冠层半球图像序列,然后通过图像亮度和曝光时间的线性方程组计算冠层的光照辐射强度图,而后采用直方图均衡化思想将不同时刻光照辐射强度图向RGB空间映射,映射后半球图像亮度均衡分布,消除光线变化对图像亮度的影响。在冠层参数解析阶段,利用Beer-Lambert定律反演玉米半球图像冠层叶面积指数(leaf area index,LAI)和平均叶倾角(mean leaf angle,MLA)的计算方法。试验结果表明,变化光照条件下半球图像冠层参数解析方法与直接测量法具有较高的相关性,LAI测量相关系数为0.970。该方法扩展了半球图像法的适用范围,为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。     

基于AABB-OBB盒的玉米叶片碰撞检测

在数字植物虚拟仿真场景中,植物三维模型之间容易出现交叉穿透现象,有必要进行快速有效的碰撞检测。选择以玉米叶片为研究对象,针对叶片形态提出了一种基于AABB-OBB混合包围盒的碰撞检测方法。首先通过AABB盒相交测试剔除部分未相交对象;然后根据叶片形态特点,对可能相交对象构造OBB盒二叉树。依据玉米叶片交叉常态,改进了分离轴测试顺序,提出了基于优先权值的节点搜索方式,并优化了特殊情况的图元测试过程。实验结果表明,该方法能够准确快速地检测到玉米叶片的交叉状况。     

植物三维形态数字化设计评价指标体系探讨

 针对植物可视化建模与数字化设计技术及软件工具研发中存在的目标不明确、流程不统一、技术不规范、难以量化评价等问题,结合植物三维形态结构、形态建成过程特点和软件工程技术标准,探讨了当前植物三维形态数字化设计目标以及应用需求,提出了植物三维形态数字化设计的功能评价指标和技术评价指标,并以模糊综合评价模型为实例阐述了评价体系的应用。     

油菜花序三维形态结构数字化设计技术研究

为了实现油菜花序三维形态结构的交互设计、几何建模和真实感显示,提出了基于形态特征参数的油菜花序三维形态数学模型以及交互式设计方法.油菜花序模型的建立过程包括单花三维重构、花序三维重构和花序动态生长模拟3个阶段.通过对油菜花序形态结构的观测分析,分别创建了花瓣、花萼、花序轴、花轴、雄蕊和雌蕊等器官的几何模型,并提取具有明确农学意义的几何模型参数.实验结果表明,该方法可控性强,易于操作,可以精确地重构出油菜花序的三维形态,并且可以根据油菜花序结构的发展规律,实现油菜花序生长的可视化模拟.     

采用全景技术的机器视觉测量玉米果穗考种指标

为了在利用图像技术无损考察玉米果穗形态指标时,能够利用一幅图像显示整个玉米果穗的外形,从而减少多幅图像拼接产生的重叠和处理不便,该文提出一种新的基于机器视觉的玉米果穗考种方法与配套装置,首先拍摄旋转玉米果穗图像序列,应用SIFT（scale invariant feature transform）算法获取图像特征点,对特征点随机采样计算单应矩阵并进行一致性检测排除外点,将前后2帧图像注册到同一坐标系。然后采用动态规划法寻找前后2帧拼接图像的缝合线,按缝合线切割图像,以图像模板高斯滤波权值融合缝合线两侧图像消除曝光差异。依次拼接、融合图像序列生成果穗全景图。对果穗全景图进行考种指标检测,试验结果表明：基于机器视觉的测量值与人工测量方式不存在显著性差异（显著水平α=0.05）,该文所述方法可满足自动化考种的需求。