植株三維點云信息獲取與處理廣泛應(yīng)用于植株的生長狀態(tài)監(jiān)測、精密噴霧靶標(biāo)檢測和農(nóng)業(yè)機(jī)器人的目標(biāo)精準(zhǔn)定位等研究領(lǐng)域。植株點云信息融合是農(nóng)業(yè)智能化、精密化的研究熱點,可以通過單一傳感器不同角度信源或多傳感器多信源信息融合實現(xiàn)空間、亮度、強(qiáng)度、色彩等信息互補(bǔ),增強(qiáng)植株三維點云重構(gòu)信息。針對傳統(tǒng)點云配準(zhǔn)方法精度低、速度慢的問題,本文采用Kinect傳感器實現(xiàn)不同視角下植株點云深度及彩色信息,提出了改進(jìn)SIFT-ICP算法的Kinect植株點云配準(zhǔn)方法。進(jìn)一步,為了避免Kinect受光照條件容易出現(xiàn)目標(biāo)圖像邊緣缺失及黑洞等影響,采用SICK激光傳感器獲取植株三維點云信息,在此基礎(chǔ)上研究了基于超體聚類的克里金植株點云插值方法,使得植株層次更加豐富,紋理更加清晰。最后,融合Kinect傳感器和SICK激光傳感器信息,利用激光傳感器不受陽光干擾、Kinect傳感器能夠同時采集彩色與深度信息的優(yōu)點,提出基于SICK和Kinect組合探測的植株點云超限補(bǔ)償信息融合方法。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:（1）針對傳統(tǒng)點云配準(zhǔn)精度低、速度慢的問題,提出了基于改進(jìn)SIFT-ICP的Kinect植株點云配準(zhǔn)方法,利用Kine... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同角度蘋果樹精確配準(zhǔn)圖Fig1.1Accurateregistrationofappletreesfromdifferentangles[40]

(a)點云圖像修復(fù)前(b)點云圖像修復(fù)后圖1.3點云插值前后對比圖Fig 1.3 Contrast map before and after point cloud interpolation1.2.3點云融合技術(shù)研究現(xiàn)狀點云融合是點云研究一直以來的重點和熱點。由于不同的傳感器各具優(yōu)缺點，很難有一種傳感器能夠在各種環(huán)境和要求下都表現(xiàn)理想，因此，點云融合應(yīng)運(yùn)而生，通過將不同傳感器獲取到的數(shù)據(jù)融合到一起，使數(shù)據(jù)更加具有描述性并且對各種環(huán)境具有更好的適應(yīng)性。目前點云和彩色圖像的融合可以分為兩大類：時間匹配和后處理特征匹配，時間匹配相對于后處理特征匹配更加方便，處理簡單，但是精度較差、對設(shè)備的要求較高；基于特征匹配的方法又可以分為兩種：其一是確定點云數(shù)據(jù)和圖像的轉(zhuǎn)換模型，再將兩者按照變換矩陣進(jìn)行疊加，另一種是通過一些標(biāo)記點，對相機(jī)

將激光掃描儀和數(shù)碼影像傳感器固定在車頂，形成車載移動測量系統(tǒng)，將激光掃描數(shù)據(jù)和光學(xué)影像數(shù)據(jù)相互結(jié)合互補(bǔ)，形成彩色點云數(shù)據(jù)，如圖1.4，該文以全景相機(jī)作為車載移動測量系統(tǒng)的影像傳感器，給出了一種針對球面全景影像的車載彩色點云生成方案。首先需要對系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，一方面需要標(biāo)定POS系統(tǒng)與激光掃描系統(tǒng)之間關(guān)系，其次還需要標(biāo)定與全景成像系統(tǒng)的位置和姿態(tài)等之間的數(shù)據(jù)變換關(guān)系，這樣標(biāo)定完成之后，系統(tǒng)可以將激光掃描系統(tǒng)和全景影像獲取到的彩色數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下，該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)確性在很大程度依賴于標(biāo)定的準(zhǔn)確性，如果標(biāo)


本文編號：3100632