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樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。 相似文献
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采用化学成分系统预试法及纯化水、石油醚及95%乙醇三种提取方法,通过多种指示剂和显色剂的沉淀反应或颜色反应,对大叶胡颓子根、茎可能含有的化学成分进行了初步对比研究。结果表明,大叶胡颓子根、茎中均含有三萜类(或甾体)、糖及苷类、有机酸、蛋白质、氨基酸、皂苷、甾体和强心苷等化学成分;根中无法确定是否存在黄酮,而茎的黄酮反应明显;根中未检测到葸醌、香豆素与萜类内酯,而茎的反应比较明显。说明大叶胡颓子根与茎含有多种药理活性成分,但在成分类型及含量上存在着差异。 相似文献
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