基于可视化类库的植株三维形态配准方法及点云可视化

精确的植物三维静态形态结构模型有助于植物空间结构相关的各种研究,是虚拟植物、植物建模等问题研究的一个重要方面。研究植物生长过程中的三维信息的获取可以获得作物生长过程中各参数的动态数据,可为精细农业植物生长模型建立等提供依据。该文以植物为研究对象,介绍了虚拟植物及植物三维可视化的研究现状,讨论了植物叶片三维可视化的可行性及必要性。针对植物三维点云的采集与处理上,讨论了三维扫描仪的精度测定方法,并针对基于基准体的植株点云配准问题,提出采用基准体点云平均法向量计算的方法,去除了部分基准体表面的噪声点,提高了植株体的配准精度;采用迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法,对植株叶片进行进一步的高精度配准。最后采用基于可视化类库VTK(visualization toolkit)实现了植物点云配准与三维可视化。     

植物三维信息采集方法研究

精确的植物三维形态结构模型可用来研究与植物空间结构相关的性质,是虚拟植物、植物建模等相关研究的一个重要方面。该文主要研究了采用基于结构光技术的三维信息采集系统,结合必要的旋转装置,快速无损地获取植物点云数据,从而获取植物三维形态结构的方法。为解决这种三维信息采集时点云数据无法良好配准的问题,该文提出了一种基于改进的外部附加结构的配准技术,使得配准精度、稳定性及处理速度都有显著提高。该研究结果可为深入研究植物虚拟生长建模技术奠定良好的基础。