CN102184563A - 植物器官形态的三维扫描方法及扫描***和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种植物器官形态的三维扫描方法，用于建立植物器官表面三维模型，该方法具体包括如下步骤：（1）采集定标板图像和植物器官图像序列；（2）对定标板图像进行处理，获得所述图像采集设备的定标参数和径向畸变系数；（3）提取所述植物器官周身图像序列的每一张图像中的植物器官的轮廓，获得每个轮廓上的所有像素点坐标；（4）对所述每个轮廓进行处理，获得表征被测对象即植物器官外壳的点集，即可实现对植物器官的三维重建；本发明的主要应用于农林业领域，可同时获得多个扫描点，扫描速度快；扫描精度高，达到像素级水平；主要操作基本实现自动化，操作简便。

Description

植物器官形态的三维扫描方法及扫描***和装置

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种植物器官形态的立体信息扫描和恢复方法。

背景技术

植物器官形态是植物某些器官如植物的根、枝、茎等的。植物器官在介质或空间中的造型与分布，即植物器官形态构型的差异，对养分吸收以及磷源分配等重要生理功能影响显著，所以对其参数的测定与分析非常重要，对于合理选种、配种、套种和提高农业产量都有重要的指导作用。另外，以农林业为应用背景的植物生长建模与仿真，不仅为分析植物生态生理提供精确测量数据，而且为计算机模拟实验及其运用网络***进行农作物管理决策支持***提供直观可靠的实验材料和“通信代码”。

建立以实际精确测量数据为基础的几何模型是它们的基础技术，而且也是交互式植物三维形态辅助设计及动画生成技术和作物生长***的数字化可视化技术的关键技术基础。

植物器官形态构型的研究，必须利用三维扫描***建立三维模型(立体信息)。理论上利用核磁共振、CT成像等方法可以获得原位的断层扫描图像，并可重建三维图像，但所需仪器设备及消耗材料昂贵；而现有的医学专用影像设备和有关重建方法又尚未达到作物形体参数测定的精度要求。近年来，高精度、低价格的三维扫描仪，已在计算机视觉和计算机辅助设计中被广泛运用，这使得采用经济的设备获取高精度的作物形体三维模型成为可能。

植物器官普遍具有异常丰富的细节，普通的三维扫描仪很难实现其高精度的立体信息获取。研制一种满足其需要的高精度、低成本的三维扫描仪，是十分紧迫而且必要的任务。

立体信息的获取是图像分析、计算机视觉中的重要任务之一，国内外学者在这一领域中作了大量的工作，一些实用装置己应用于实际工作中。目前这方面的工作从应用目的可分为两大类，一类是获得视觉范围的立体信息，如同人的视觉；另一类是以所摄物体为中心，获取物体表面全方位立体信息。

发明内容

本发明目的之一是提出一种获得植物器官形态的三维扫描方法，基于无接触的光学三角测量，通过处理视觉设备捕捉的物体形状来获取植物器官表面三维几何信息，从而建立植物器官表面三维模型。本发明的方法能快速有效地实现植物器官形态的三维重建，具有精度高，低本低，使用安全和易于实现的特点。

实现本发明的目的所采用的具体技术方案如下。

一种植物器官形态的三维扫描方法，其步骤包括：

(1)采集定标板图像和植物器官图像；

(2)对摄像机进行定标，得到该摄像机的定标参数和畸变系数；

(3)提取序列图像的每一张图像中被测对象的轮廓，并获取全部轮廓点的像素坐标；

(4)从虚拟立方体对轮廓点进行投影判定，处理全部的系列轮廓图像，得到表征被测对象外壳的点集，即点云；

该方法还可以包括如下附加步骤：

(5)显示三维重建效果，并其采用人机结合的方式进行修补；

(6)将E中得到的点云数据整理成标准格式的DXF文件。

其中，所述步骤(2)具体为：

(2.1)检测定标参考点并生成世界坐标和像素坐标信息；

(2.2)对定标板的倾斜状况进行校正；

(2.3)求得无畸变的初步定标参数矩阵M₀，并求得径向畸变系数K₁和K₂；

(2.4)对定标图像进行径向畸变校正；

(2.5)使用畸变校正过的定标图像，重复2.1～2.3所述步骤，得到最终的定标参数矩阵M。

其中，所述步骤(4)具体为：

(4.1)利用径向畸变系数K₁和K₂对各轮廓图像进行径向畸变校正；

(4.2)构建笼罩植物器官的虚拟立方体，所述虚拟立方体中心与世界坐标系原点重合，该虚拟立方体按照一定分辨率被划分为多个小立方体；同时可以结合分辨率和世界坐标的设定，获得所有小立方体的世界坐标值；

(4.3)根据带动植物器官的转轴偏移，对世界坐标系进行校正；

(4.4)利用前述方法求得的定标参数，在定标方程中确定了世界坐标与像素坐标之间的投影映射关系。对所有小立方体做投影计算，剔除投影在植物器官图像轮廓外的小立方体，保留投影在轮廓内的小立方体。依次处理完全部植物器官图像，余下的立方体即是植物器官的外壳。

本发明还提出了一种获得植物器官形态的三维扫描***，包括

人机界面，用于设定扫描***的各种参数；

图像采集模块，用于采集定标图像和植物器官形态图像；

定标模块，用于计算定标参数；

三维重建模块，由二维数字图像重建为三维立体模型。

优选的，所述图像采集模块进一步包括：

定标图像的采集，通过协调控制相机与数控导轨，自动化地完成定标图像采集。即，使相机在定标板移动到每一个预定的位置，拍摄一张定标图像；

植物器官形态图像的采集，通过协调控制相机与数控转台，自动化地完成定标图像采集。即，设定合适的转台旋转速度和相机帧率，使得以设定的等间隔角度连续拍摄植物器官旋转一周的图像。

优选的，所述定标模块进一步包括：

定标参考点自动检测与信息生成模块，用于定标参考点自动检测和信息的自动生成；

定标板偏移校正模块，用于定标板倾斜状态的校正矩阵的计算；

径向畸变系数计算模块，用于计算相机的径向畸变系数；

定标参数计算模块，用于计算并输出定标参数。

优选的，所述三维重建计算模块进一步包括：

重建图像预处理模块，用于检测图像边缘；

转台偏移校正模块，用于计算电动转台非垂直状态的校正矩阵的计算；

投影计算模块，用于包围盒的点对图像轮廓点的投影判定；

点云生成模块，用于控制投影计算模块，依次处理系列轮廓图像，得到物体表面点集合(点云)；

三维构型模块，将点云数据三角化，显示重建效果；

人机结合修补模块，对错误疏漏部分进行修补；

DXF文件生成模块，将修补过的点云数据整理并保存为DXF格式文件。

本发明还公开了一种植物器官形态的三维扫描装置，包括：

光学平台，用于放置安装其他仪器设备；

计算机，用于定标计算，驱动器控制，三维重建计算等信息处理中心

相机和图像采集卡，用于采集图像；

数控导轨及相应的驱动器，用于定标板的移动；

数控转台及相应的驱动器，用于植物器官的转动；

仪器底座，用于相机的可调节固定；

自制的转台支撑架，用于固定倒扣的电动转台；

定标板，用于作为定标参照物；

背景屏，用于采集扫描对象图像的背景；

还可以包括辅助设备，用于装置的照明、电源等。

本发明具有如下有益效果：

通过处理拍摄的植物器官的系列图像，并根据植物器官的基本结构特征，创建了适合的快速三维重建算法，有效地实现了其三维重建。可实现植物器官的三维构型的定量描述和分析，从而为研究植物器官生长及其营养功能提供新的手段。

本方法仅仅需要一个摄像机作为图像采集设备，成本低廉；全过程实现了自动化，操作简便；三维重建算法不需要寻找对应点，因此稳定、简单快速；可以同时获得多个扫描点，扫描速度快；不会损坏环境，对扫描对象无损害作用，使用安全可靠；扫描范围广，既可以应用于尺寸小的场合，也可以扫描尺寸比较大的对象。

附图说明：

图1是植物形态构型三维扫描***的具体实施硬件结构示意图；

图2是计算机中功能模块结构示意和信息处理流程图；

图3是定标功能模块程序流程图；

图4是定标板偏移校正示意图；

图5是三维重建模块的程序流程图；

图6是投影判定原理示意图；

图7是电动转台转轴偏移校正示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。

一种植物器官形态的三维扫描方法，其步骤包括：

(1)采集定标板图像和植物器官图像；

定标图像采集：定标板为印刷有边长为10毫米的黑白方格图案的围棋盘状单模板。定标板跟随导轨精确可控地平行移动，在设定的不同位置上拍摄定标板图像，完成定标图像的采集；

植物器官图像采集：植物器官处于自然下垂状态，被夹具固定于转台上，跟随转台精确可控地旋转，每转过一定的设定角度，拍摄一张图像，转台旋转一周，得到多张系列的图像，实现植物器官形态的图像采集。等间隔角度记为α，图像数量为360/α。

(2)对摄像机进行定标，得到该摄像机的定标参数和畸变系数；

(a)角点检测：

运用图像处理的方法，依次进行自适应滤波、二值化、阀值分割、边缘检测、直线拟合，得到定标图像的边缘的直线方程，再求直线交点，即得到全部的黑白方块的交点，为定标参考点，即角点，总数为n。

角点信息包括世界坐标和像素坐标，由如下方法获得：设定世界坐标原点O(0，0，0)(此原点也是三维重建的原点)。不失一般性，可令原点为处于转轴正下方时定标板上的任意一个角点，结合棋盘规律和导轨移动距离，可得到每一张定标图像中全部角点的世界坐标(X_wi，Y_wi，Z_wi)和像素坐标(u_i，v_i)，i为角点的序号。

(b)定标板偏移校正

定标板的安装和加工存在不可避免的偏移，对定标精度影响巨大，必须对其进行偏移校正。对于本发明中设定的世界坐标系，偏移规律可由基本的立体几何关系得到。公式如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ z^{\′}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\β}& \sin \mathrm{\β}& 0\\ -\sin \mathrm{\β}& \cos \mathrm{\β}& 0\\ 0& 0& \mathrm{\Δz}\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]=M_d*\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，

为理想坐标系；为偏移坐标系；β为定标板在XOY平面(Z＝0)上相对于Y轴的偏移角度；Δz为世界坐标原点在XOZ平面偏离垂线的距离；M_d为定标板偏移校正矩阵。

(c)β的计算

设置一套垂线装置(视为绝对垂直的基准线)，用夹具悬挂于定标板前方。X轴平行于垂线，Y轴为相机到定标板的右侧方向，Z轴为定标板到镜头并平行于导轨的方向。

拍摄一张校正图像，检测出定标板纵向棋盘格分界线边缘，对边缘点做直线拟合，取多条拟合直线的斜率的平均值，为k_b，视作定标板偏移斜率；检测垂线边缘，对边缘点做直线拟合，斜率为k_c。求其夹角，即为定标板偏移角度β。

(d)Δz的计算

控制数控导轨，使定标板移动到与垂线的顶端(或底端)相交。用游标卡尺测量定标板另一端到垂线的距离D_z。根据设定的世界坐标原点到顶端或底端的距离，通过三角几何关系求得Δz。

(e)定标参数矩阵计算：

定标参数矩阵为M，由12个定标参数组成，表达式如下：

$M=\left[\begin{array}{cccc}m11& m12& m13& m14\\ m21& m22& m23& m24\\ m31& m32& m33& m34\end{array}\right]---\left(2\right)$

(i)定标参数计算方法

世界坐标和像素坐标之间的对应关系由定标方程确定，定标方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{m}_{11}{X}_{\mathrm{wi}}+m_{12}{Y}_{\mathrm{wi}}+m_{13}{Z}_{\mathrm{wi}}+m_{14}-m_{31}{X}_{\mathrm{wi}}{u}_i-m_{32}{Y}_{\mathrm{wi}}{u}_i-m_{33}{Z}_{\mathrm{wi}}{u}_i=m_{34}{u}_i\\ m_{21}{X}_{\mathrm{wi}}+m_{22}{Y}_{\mathrm{wi}}+m_{23}{Z}_{\mathrm{wi}}+m_{24}-m_{31}{X}_{\mathrm{wi}}{u}_i-m_{32}{Y}_{\mathrm{wi}}{u}_i-m_{33}{Z}_{\mathrm{wi}}{u}_i=m_{34}{u}_i\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，P(X_wi，Y_wi，Z_wi)为空间的第i个定标参考点的世界坐标；(u_i，v_i)为第i个定标参考点对应的像素坐标；m_jk定标矩阵M的第j行第k列元素。

取6个定标参考点代入公式(3)，即可计算出定标参数矩阵。实际工程应用中，为减小定标误差，取全部的n个定标参考点进行定标计算。全部n个定标参考点代入公式(3)，生成2n个方程，写为矩阵形式，如公式(4)：

$\left[\begin{array}{ccccccccccc}{X}_{\mathrm{wi}}& Y_{\mathrm{wi}}& Z_{\mathrm{wi}}& 1& 0& 0& 0& 0& -X_{\mathrm{wi}}{u}_i& -Y_{\mathrm{wi}}{u}_i& -Z_{\mathrm{wi}}{u}_i\\ 0& 0& 0& 0& X_{\mathrm{wi}}& Y_{\mathrm{wi}}& Z_{\mathrm{wi}}& 1& -X_{\mathrm{wi}}{v}_i& -Y_{\mathrm{wi}}{v}_i& -Z_{\mathrm{wi}}{v}_i\\ & .& & & & & & .& & & .\\ & .& & & & & & .& & & .\\ & .& & & & & & .& & & .\\ X_{\mathrm{wn}}& Y_{\mathrm{wn}}& Z_{\mathrm{wn}}& 1& 0& 0& 0& 0& -X_{\mathrm{wn}}{u}_n& -Y_{\mathrm{wn}}{u}_n& -Z_{\mathrm{wn}}{u}_n\\ 0& 0& 0& 0& X_{\mathrm{wn}}& Y_{\mathrm{wn}}& Z_{\mathrm{wn}}& 1& -X_{\mathrm{wn}}{v}_n& -Y_{\mathrm{wn}}{v}_n& -Z_{\mathrm{wn}}{v}_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{m}_{11}\\ m_{12}\\ m_{13}\\ m_{14}\\ m_{21}\\ m_{22}\\ m_{23}\\ m_{24}\\ m_{31}\\ m_{32}\\ m_{33}\end{array}\right]=m_{34}*\left[\begin{array}{c}{u}_i\\ v_i\\ .\\ .\\ .\\ u_n\\ v_n\end{array}\right]---\left(4\right)$

公式(4)可表示为：

A_2n*11*M_11*1＝m₃₄*B_2n*1     (5)

其中，A_2n*11为方程左系数矩阵，维数为2n*11；M₁₁为除m₃₄之外的其他11个定标参数组成的矩阵，维数为11*1；B_2n*1为方程右系数矩阵，维数为2n*1。m₃₄可以为任意常数，在本实施例中，优选m₃₄＝1。

令m₃₄＝1，对公式(5)进行矩阵变换，得到如下式：

M_11*1＝A_2n*11 ⁺*B_2n*1      (6)

其中，A_2n*11 ⁺为A_2n*11的广义逆矩阵。做矩阵乘法运算，即可求得M_11*1。

(ii)初步定标参数计算

由径向畸变方程可知，径向畸变在远光心处大，在近光心处很小，可以忽略不计，取近光心的角点作为无径向畸变的初步定标参数角点。

取全部的近光心角点，总数为m，进行方法(i)所示计算，得到无畸变的定标参数矩阵M₀；

(iii)畸变系数计算

取总数为n的全部角点作定标逆运算，得到角点对应的像素坐标计算值，公式如下：

$\left[\begin{array}{c}{u}_i\\ v_i\\ 1\end{array}\right]=M_0*\left[\begin{array}{c}{X}_{\mathrm{wi}}\\ Y_{\mathrm{wi}}\\ Z_{\mathrm{wi}}\\ 1\end{array}\right]*1/Z_c---\left(7\right)$

其中，1/Z_c为一个变系数，由(X_wi，Y_wi，Z_wi，u_i，v_i)唯一确定。

角点的像素坐标值(实际值)与像素坐标计算值(理论值)的差值即为径向畸变值，径向畸变值的计算按照如下公式：

$\left\{\begin{array}{c}{u}^{,}=u+k_1*u(u^2+v^2)=u+{\mathrm{\δ}}_u\\ v^{,}=v+k_2*v(u^2+v^2)=v+{\mathrm{\δ}}_v\end{array}\right.---\left(8\right)$

其中，u、v为角点像素坐标的计算值(理论值)；u’、v’为角点的坐标像素值(实际值)；k₁、k₂为径向畸变系数；δ_u，δ_v为畸变值。

取全部角点的理论值和对应的实际值代入径向畸变公式(8)，作最小二乘法，得到k₁、k₂。

(iv)带畸变校正的最终定标参数M计算

对全部定标图像进行畸变校正，再次检测角点，取全部角点代入公式(4)做最小二乘法，得到最终定标参数矩阵M。

(3)提取序列图像的每一张图像中被测对象的轮廓，并获取轮廓点的像素坐标；

(4)对序列轮廓图像的像素坐标进行投影判定，得到表征被测对象外壳的点集，即点云；

如图5示，是三维重建模块的程序流程图；如图6示，投影判定原理示意图；如图7示，为电动转台转轴偏移校正示意图。

(4.1)植物器官图像预处理：

按照公式(8)，根据求得的径向畸变系数k₁、k₂，对全部植物器官轮廓图像进行线性插值计算，得到径向畸变校正过的轮廓图像。

(4.2)构建虚拟立方体：

假设被测对象笼罩在一个充分大的立方体包围盒里面，边长为L(此***中为400mm)，中心点重合于定标步骤中设定的世界坐标原点O(0，0，0)。外包围盒按平行于X-Y-Z坐标轴均分切分成一定数量的小立方块，边长为φ(此***中

为0.1mm)。每一个小立方体可以用一个点近似表示，总数为

表征该小立方体的点的世界坐标值可以唯一确定。

(4.3)对体元进行偏移校正：

由于电动转台支架存在不可避免的加工和安装误差，导致体元做投影运算时，小立方体的世界坐标有误差。在做投影运算前，应对小立方体进行偏移校正。

a)转轴偏移校正公式：

理想世界坐标系与偏移坐标系存在对应关系，由下式确定：

$\left[\begin{array}{c}{X}_0^{\′}\\ Y_0^{\′}\\ Z_0^{\′}\\ 1\end{array}\right]=M_{\mathrm{RT}}*\left[\begin{array}{c}{X}_0\\ Y_0\\ Z_0\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{M}_R& M_T\\ 0& 1\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}{X}_0\\ Y_0\\ Z_0\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}\cos \mathrm{\θ}& \sin \mathrm{\θ}& 0& \mathrm{\Δx}\\ -\sin \mathrm{\θ}& \cos \mathrm{\θ}& 0& \mathrm{\Δy}\\ 0& 0& 1& \mathrm{\Δz}\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}{X}_0\\ Y_0\\ Z_0\\ 1\end{array}\right]---\left(9\right)$

其中，

为设定的理想的体元的世界坐标；

为校正之后的体元世界坐标；M_RT为转轴偏移校正矩阵；θ为转轴与YOZ平面的夹角；[Δx，Δy，Δz]为位移矩阵M_T的转置形式。

b)M_RT的计算

取刚性细直棒(表征转轴的姿态)固定于夹具上，拍摄一张图像；取线锤(表征理想世界坐标系的Z轴)固定于夹具上，拍摄一张图像。分别对其进行边缘检测，得到表征垂线和刚性细棒的像素点集合。

两个像素点集合的关系，结合公式(7)和公式(9)可用矩阵形式表示为：

$\left[\begin{array}{c}{u}^{,}\\ v^{,}\\ 1\end{array}\right]=M*\left[\begin{array}{c}{X}_0^{\′}\\ Y_0^{\′}\\ Z_0^{\′}\\ 1\end{array}\right]=M*\begin{array}{c}\left[\begin{array}{cccc}\cos \mathrm{\θ}& \sin \mathrm{\θ}& 0& \mathrm{\Δx}\\ -\sin \mathrm{\θ}& \cos \mathrm{\θ}& 0& \mathrm{\Δy}\\ 0& 0& 1& \mathrm{\Δz}\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]*M^{-}*\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]\end{array}---\left(10\right)$

其中，

为表征线锤的像素点坐标；为表征刚性直棒的像素点坐标；M为定标参数矩阵；M^-为定标参数矩阵的逆矩阵；Δx、Δy、Δz为偏移量；θ为转轴偏离垂线的角度。

根据公式(10)，取4组对应像素点点，即可求得全部四个未知参数；实际工程中，为提高精度，取全部的对应点，代入公式(10)做最小二乘法，求得转轴偏移矩阵。

(4.4)对全部植物器官图像进行投影判定：

对植物器官图像的边缘图像，依照相对于原始位置(0度角)旋转的次序，依次做投影判定。投影的计算根据由定标矩阵M确定的投影公式进行。投影计算的矩阵计算公式为：

$Z_c*\left[\begin{array}{c}{u}_j\\ v_j\\ 1\end{array}\right]=M_{\mathrm{\ω}}*M*M_{\mathrm{RT}}*\left[\begin{array}{c}{X}_j\\ Y_j\\ Z_j\\ 1\end{array}\right]---\left(11\right)$

其中，

为体元的世界坐标；

为其对应的像素坐标；M_ω为相对于原始位置旋转过的角度构成的旋转矩阵，形式为

ω为相对于第一张图像旋转过的角度；M为定标参数；M_RT为转轴偏移矩阵；Z_c为被(x_j，y_j，z_j)唯一确定的常数。

构造一个包围了整个植物器官的包围盒，对包围盒立体空间向轮廓图像做投影运算，剔除投影在轮廓外的小立方体，保留投影在轮廓内的小立方体。对全部轮廓图像做投影判定处理，包围盒保留下来的点，即为被测对象的三维模型的点云；

本发明还可以根据下述步骤进行进一步优化和完善：

(5)显示三维重建效果，并其采用人机结合的方式进行修补；

(6)将E中得到的点云数据整理成标准格式的DXF文件。

如图1示，是本发明的硬件***结构图。***所采用设备和仪器如下表1：

表1 设备与仪器列表

人机界面(主控模块)是三维扫描***的操作界面。操作人员通过人机界面执行如下功能：

1.项目的新建、打开、执行和保存；

2.单项功能模块的打开、执行和保存。

3.***参数设定；

设定的参数被传递给各功能模块，实现协调、可控的三维扫描与重建和重建结果的处理。参数的典型值和说明如下表示：

表2 参数设定

参数	典型值	说明
			相机分辨率	1600*1200	最大2448*2044，取决于相机型号
相机帧率	3.75fps	最大7.5fps，取决于相机型号
			数控导轨运行参数	速度8；细分数4	取决于导轨型号
数控导轨初始位置	201.4	转轴相对于导轨的位置
			电动转台运行参数	速度193；传动比250	取决于转台型号
定标板棋盘格尺寸	10mm	棋盘格边长
			定标板移动步距	15mm	5mm～20mm，与相机视场相关
定标图像数量	12	2～40，与相机视场相关
			扫描物体尺寸	300mm*400mm*300mm	取决于相机的视场大小
体元分辨率	0.11mm	1像素大小，与相机分辨率相关

Claims (9)

1.一种植物器官形态的三维扫描方法，用于建立植物器官表面三维模型，该方法具体包括如下步骤：

(1)采集定标板图像和植物器官图像序列；

首先，设置可移动的定标板，利用图像采集设备采集该定标板图像；

其次，对位于定标板移动范围内的植物器官进行周身图像采集，获得植物器官周身图像序列；

(2)对定标板图像进行处理，获得所述图像采集设备的定标参数矩阵和径向畸变系数K₁和K₂；

(3)提取所述植物器官周身图像序列的每一张图像中的植物器官的轮廓，获得每个轮廓上的所有像素点坐标；

(4)对所述每个轮廓进行处理，获得表征被测对象即植物器官外壳的点集，实现对植物器官的三维重建，具体为：

(4.1)利用径向畸变系数K₁和K₂对各轮廓图像进行径向畸变校正；

(4.2)构建笼罩植物器官的虚拟立方体，所述虚拟立方体中心与世界坐标系原点重合，该虚拟立方体按照一定分辨率被划分为多个小立方体；同时结合分辨率和世界坐标的设定，获得所有小立方体的世界坐标值；

(4.3)根据带动植物器官的转轴偏移，对世界坐标系进行校正；

(4.4)利用所述定标参数矩阵，在定标方程中确定世界坐标与像素坐标之间的投影映射关系，再对所有小立方体做投影计算，剔除投影在植物器官图像轮廓外的小立方体，保留投影在轮廓内的小立方体，依次处理完全部植物器官图像，余下的立方体即是植物器官的外壳。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(2)的具体过程为：

(2.1)检测定标参考点并生成世界坐标和像素坐标信息；

(2.2)对定标板的倾斜状况进行校正；

(2.3)求得无畸变的初步定标参数矩阵，获得径向畸变系数K1和K2；

(2.4)利用所述径向畸变系数K1和K2对定标板图像进行径向畸变校正；

(2.5)使用畸变校正过的定标板图像，再次确定定标参考点，得到最终的定标参数矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初步定标参数矩阵和最终的定标参数矩阵均通过如下矩阵定标方程计算得到： 

其中， 

为所求定标参数矩阵，P(X_wi，Y_wi，Z_wi)为空间的任意第i个定标参考点的世界坐标；(u_i，v_i)为该第i个定标参考点对应的像素坐标，m_jk定标矩阵M的第j行第k列元素。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，计算初步定标参数矩阵时，以近光心的角点作为无径向畸变的定标参考点；计算最终的定标参数矩阵时，以对全部定标图像进行畸变校正后的角点作为定标参考点。

5.根据权利要求2-4之一所述的方法，其特征在于，所述径向畸变系数k₁、k₂通过如下方式计算得到：

其中，u、v为定标参考点的像素坐标的计算值即理论值；u’、v’为定标参考点的坐标像素值即实际值；k₁、k₂为径向畸变系数；δ_u，δ_v为畸变值。

6.一种实现权利要求1-5之一所述方法的植物器官形态三维扫描***，包括：

人机界面，用于设定扫描***的各种参数；

图像采集模块，用于采集定标图像和植物器官形态图像；

定标模块，用于计算定标参数；

三维重建模块，用于重建植物器官表面的三维立体模型。

7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述的定标模块包括：

定标参考点自动检测与信息生成模块，用于定标计算所需的定标参考点自动检测与信息的自动生成；

定标板偏移校正模块，用于定标板倾斜状态的校正矩阵的计算；

径向畸变系数计算模块，用于计算图像采集设备的径向畸变系数；

定标参数计算模块，用于计算并输出定标参数。

8.根据权利要求6或7所述的***，其特征在于，所述三维重建计算模块包括：

重建图像预处理模块，用于滤除噪声和检测图像边缘；

转台偏移矩阵计算模块，用于计算电动转台非垂直状态的校正矩阵的计算；

投影计算模块，用于包围盒的点对图像轮廓点的投影判定；

点云生成模块，用于控制投影计算模块，依次处理系列轮廓图像，得到物体表面点集合。 

9.一种实现权利要求1-8之一所述方法的植物器官形态三维扫描装置，其特征在于，包括：

光学平台，用于放置安装仪器设备；

图像采集设备，用于采集图像；

定标板，用于作为定标参照物；

数控导轨及相应的驱动器，用于定标板的移动；

数控转台及相应的驱动器，用于植物器官的转动；

计算机，用于定标计算，驱动器控制和三维重建计算。 

Images