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基于飞行时间相机的油菜三维点云优化

基于飞行时间相机的油菜三维点云优化

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-03-01 06:10
  • 访问量：

【概要描述】本文提出了一种利用飞行时间(TOF)相机Kinect V2提高三维植物数据质量的方法

基于飞行时间相机的油菜三维点云优化

【概要描述】本文提出了一种利用飞行时间(TOF)相机Kinect V2提高三维植物数据质量的方法

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三维(3D)结构是描述植物生长和生物/非生物胁迫反应的重要形态特征。目前，已经开发了用于获取3D植物数据的各种方法，但是数据质量和设备成本是限制其开发的主要因素。本文提出了一种利用飞行时间(TOF)相机Kinect V2提高三维植物数据质量的方法。

 

采集系统和点云采集

 

所提出方法的流程图

 

首先，将K维树应用于空间拓扑关系中进行点搜索。然后，用一个最小方向边界框(MOBB)和一个通滤波器去除了背景噪声点，同时根据视点和表面法线去除了异常点和飞行像素点。经过双边滤波平滑后，对三维植物数据进行配准和网格划分。结果表明，各斑块之间的距离较近。各斑块间平均距离为1.88 × 10−3 m，平均夹角为17.64°，分别为优化前的54.97%和48.33%。

 

不同去噪方法的结果

 

(a)本文提出方法中每个步骤的时间。(b)每个步骤的时间成本所占的比例。

 

综上所述，本文所提出的方法在减少噪声和局部分层点现象方面表现更好，可以帮助从点云和网格模型更准确地确定3D结构参数。

 

来源：

Ma Z, Sun D, Xu H, et al. Optimization of 3D Point Clouds of Oilseed Rape Plants Based on Time-of-Flight Cameras. Sensors 2021, 21(2), 664; https://doi.org/10.3390/s21020664.

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