[发明专利]一种树冠层的三维点云数据中叶片基点提取方法

说明书

本发明提供一种树冠层的三维点云数据中叶片基点提取方法，包括：将待测树冠层中任一树枝的点云图划分为多个子点云图，获取每一子点云图的聚类中心；基于每一子点云图的聚类中心，进行空间拟合，获取空间直线；根据任一树枝的点云图，获取任一树枝上每一叶片对应的点云图，对于任一叶片对应的点云图中的每一叶片点云数据，获取每一叶片点云数据到所述空间直线的距离，将距离最小的叶片点云数据作为叶片基点坐标，根据叶片基点坐标获取任一叶片的叶片基点。本发明自动化提取枝条中的叶片基点坐标，满足科研人员对冠层生态学的分析要求；计算方法合理，适宜自动化编程实现，可提高果树冠层三维点云数据的利用率，降低三维重建科研人员劳动强度。

技术领域

本发明涉及三维重建技术领域，更具体地，涉及一种树冠层的三维点云数据中叶片基点提取方法。

背景技术

目前，随着地面三维激光扫描仪技术的发展，如何在计算机中表述和理解这些三维点云数据表达的意思，是许多科学和技术领域中共同遇到的问题。苹果树三维重建技术，作为数字化果园综合管理实施中的一项重要技术，受到科技工作者的普遍重视。

苹果树冠层三维点云中的点云数据怎么能够快速提取出来，在农林学、生态学、景观设计、计算机动画及计算机教学等领域有广泛的应用前景。果树冠层的生长过程复杂性高，但是叶片的位置由叶片基点位置决定，在果树冠层生态学中该叶片基点的位置是实现快速三维重建的基础，叶片基点是指叶片的叶托部分最下端的点。

目前，叶片基点的位置主要依靠手手动实验测定，或者在海量的三维点云数据中一个一个点的标记识别，耗时费力。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种树冠层的三维点云数据中叶片基点提取方法。

根据本发明的一个方面，提供一种树冠层的三维点云数据中叶片基点提取方法，包括：S1、将待测树冠层中任一树枝的点云图划分为多个子点云图，获取每一子点云图的聚类中心，每一子点云图在Z轴上的投影长度相等；S2、基于每一子点云图的聚类中心，进行空间拟合，获取空间直线；S3、根据所述任一树枝的点云图，获取所述任一树枝上每一叶片对应的点云图，对于任一叶片对应的点云图中的每一叶片点云数据，获取每一叶片点云数据到所述空间直线的距离，将距离最小的叶片点云数据作为所述叶片基点坐标，根据所述叶片基点坐标获取所述任一叶片的叶片基点。

优选地，步骤S1之前还包括：S0、根据所述待测树冠层的点云图，获取所述任一树枝的点云图。

优选地，步骤S2中，所述每一子点云图的聚类中心通过如下步骤获得：对于任一子点云图，根据所述任一子点云图在XOY平面的投影获取二维点云数据集，对所述二维点云数据集中所有二维点云数据进行K均值聚类分析，获取所述任一子点云图的聚类中心。

优选地，步骤S2具体包括：根据每一子点云图的聚类中心，获取第一二维矩阵；获取第一列向量，所述第一列向量包括每一子点云图中所有点云数据Z坐标的最小值；将所述第一二维矩阵和所述第一列向量进行拼接，获得三维矩阵；通过最小二乘法对所述三维矩阵进行空间拟合，获取所述空间直线。