CN102930596A - 一种藤蔓类植物的三维模型建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种藤蔓类植物的三维模型建立方法，具体步骤为获取藤蔓类植物的藤蔓、叶柄和叶片的形态特征信息；根据叶柄在藤蔓上的着生节位将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取若干个叶片并进行三维扫描，用来建立所述藤蔓类植物叶片的三维模型；建立所述藤蔓类植物的藤蔓和叶柄的三维模型；建立所述藤蔓类植物的整体形态三维模型。本发明在使最终建立的植物三维模型具有更高的准确性和精度的同时，最大限度降低数据采集的工作量，为开展作物株型分析、植物冠层生理生态指标计算等农学研究提供简单实用的基础数据制备方法。

Description

一种藤蔓类植物的三维模型建立方法

技术领域

本发明涉及一般的三维测量数据处理或三维图形产生，尤其涉及一种基于三维数字化数据的藤蔓类植物的三维模型建立方法。

背景技术

为建立植物的三维形态结构，部分研究者提出了基于形态特征参数的三维植物建模方法，这种方法首先通过获取植物器官和植株上的形态特征参数，基于这些参数建立植物主要器官的参数化几何模型，基于各个器官的几何模型，结合植物的拓扑结构特性，通过某种随机方法或交互式设计方法组合各个器官形成植物整体结构的三维造型。这种方法中由于植物器官具有极为复杂的外形轮廓，通过少数几个参数描述的几何模型很难重建与真实器官表面形态十分贴近的三维模型，同时在组合器官几何模型的过程中，方向、角度、大小等的偏差，最终所建立的三维植物模型的精度不高，与真实植物的形态结构存在较大的差距。

随着三维数字化技术的不断成熟，数字化仪和三维扫描仪等设备被广泛应用，近年来也逐渐被越来越多的研究者用于植物三维形态的测量和重建中。

部分研究者采用三维数字化仪采集植物的空间形态信息，如器官的着生位置、方位角、倾角、长度、宽度、半径等，并基于这些信息重建植物形态结构的三维模型，具体地，这种方法通过采集得到的植物茎干、枝条的空间特征信息，建立植物主要枝干的骨架结构，并结合各枝条的半径信息生成枝干的三维模型；而植物叶片、果实等器官的三维形态可以通过从这些器官上采集得到的形态参数，结合参数曲面技术进行重建；最后将叶子和果实器官的三维形态放置到枝干三维模型上，即可实现植物形态的三维重建。这种方法中由于三维数字化仪每次仅能够获取一个空间点，基于这些植物器官表面少量特征点重建的三维模型的精度受到影响，特别是对具有较为明显的卷曲、褶皱等形态特征的叶子、果实等器官，其空间形态难以仅仅通过少量几个空间特征点进行重建。因此重建的植物三维模型中，冠层叶子的曲面网格的准确性和精度都有待提高。

也有研究者利用三维激光扫描仪获得植物表面的空间数据点（一般称为点云数据），然后从这些点云数据上重构植物器官或植株的三维模型。由于三维激光扫描仪能够快速地植物表面的大量空间点，从而能够更加精确地测量或重建植物的外形轮廓结构。但由于植物冠层中器官众多，遮挡问题严重，因此部分人仅用来获取植物单个器官（如果实、叶子）的三维点云并重建器官的三维网格模型，此外，也有部分研究者基于大型三维激光扫描仪具有的测量范围大、测量速度快等优点，将其用于高大树木的三维重建，这样重建得到的三维植物冠层结构与真实植物还存在较大的差别，特别是叶子的密度、空间朝向、叶面积等都可能与实际存在较大的误差，难以应用于进行冠层光分布特性、株型特征等的研究和分析。而如果使用小型激光三维扫描仪逐个获取器官的点云数据并重建器官的三维模型，则重建整株植物的三维形态结构需要大量的数据采集，以及繁琐的后期曲面拼接处理工作。

部分研究者则结合三维数字化仪和三维激光扫描仪的各自优势，提出了综合采用两种设备进行植物形态数据测量并进行植物形态结构的精确重构。该方法在进行枝干空间特征点采集时，由于只对植物主茎和叶柄进行特征点采集，并用叶柄的朝向控制后期植株重建时放置的叶片网格模型的方向，但叶柄的朝向仅指定了叶子的方位角，而无法确定叶片的倾角，即叶片与地面的夹角，因此采用该方法重建的植株三维模型中，每个叶片的叶倾角都是相同的（或随机确定），而这显然与真实植物的叶子空间姿态不符，从而造成重建的植株模型中，冠层投影面积、叶面积指数等统计数据与真实植株存在较大误差，极大降低三维重建的质量，并影响进一步进行植物冠层生理指标计算的准确性。

发明内容

（一）所要解决的技术问题

本发明通过提供一种藤蔓类植物的三维模型建立方法，提高建立三维模型的准确性和精度，降低了数据采集量，减少植物三维模型建立所需要的数据获取时间。

（二）技术方案

一种藤蔓类植物的三维模型建立方法，包括以下步骤：

S1、获取藤蔓类植物的藤蔓、叶片和叶柄的形态特征信息；

S2、根据叶柄在藤蔓上的着生节位将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取若干个叶片并进行三维扫描，用来建立所述藤蔓类植物叶片的三维模型；

S3、建立所述藤蔓类植物的藤蔓和叶柄的三维模型；

S4、根据所述藤蔓类植物的藤蔓、叶柄和叶片的三维模型建立所述藤蔓类植物的整体形态三维模型。

所述步骤S1具体包括：利用三维数字化仪分别获取所述植物的藤蔓、叶片和叶柄的形态特征信息。

优选的，所述藤蔓类植物以节间为单位，所述步骤S 1具体包括：每个节间用三维数字化仪获取预设数目个特征点，其中一个点位于叶柄在藤蔓上的着生点；其余点分别位于叶片与叶柄的交叉点、叶尖处、叶片左右两边的最宽处。

优选的，所述预设数目为5。

优选的，步骤S2具体包括：

S21、从所述藤蔓类植物中选取第一预定数目棵植株，测量植株的叶片总数量，然后计算植株的叶片平均数；

S22、基于所述叶片平均数，根据叶柄在藤蔓上的着生节位的位置，将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取第二预定数目个叶片；

S23、采用三维扫描仪从正面获取所述叶片的三维点云数据，并采用Delaunay三角剖分法从三维点云中生成每个叶片的三维模型。

优选的，所述叶片的3个着生节位区间为：

着生节位区间A：

着生节位区间B：

着生节位区间C：

优选的，步骤S3具体包括：

S31、将叶柄在藤蔓上的着生点作为控制点，用B样条曲线表示每条藤蔓；

S32、在所述叶柄与叶片交叉点和该叶柄在藤蔓上的着生点之间生成一个新特征点，并将这三个点作为叶柄的特征点，用B样条曲线表示每条叶柄，从而利用B样条曲线表示的藤蔓和叶柄建立每株植物的藤蔓和叶柄的骨架结构；

S33、基于所述每株植物的藤蔓和叶柄的骨架结构，生成每条曲线的三维网格曲面，从而建立植物藤蔓和叶柄的三维网格模型。

优选的，所述步骤S4具体包括：

S41、基于步骤S3所述的三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，随机选取一个对应着生节位区间类型的叶片的三维模型放置到该叶柄的顶端；

S42、调整所放置的叶片三维模型的方向和大小，从而完成植株的整体形态结构三维模型的建立。

优选的，所述步骤S2之后，进一步包括：

对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理，并建立所述植物的叶片三维模型模板库的步骤；

所述步骤S41具体包括:

基于步骤S3所述的三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，从叶片三维模型模板库中对应着生节位区间类型的叶片三维模型中，随机选取一个叶片三维模型放置到该叶柄的顶端。

优选的，所述对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理，并建立所述植物的叶片三维模型模板库具体包括：

通过三维模型的顶点平衡和顶点缩放对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理；并记录每个叶片三维模型的四个关键顶点，建立所述植物的叶片三维模型模板库。

（三）有益效果

本发明通过三维数字化仪获取植物藤蔓和叶子上的少数几个主要形态特征点，同时通过小型高精度三维扫描仪抽样获取叶片的三维网格模型，能够满足在农田和设施环境下对植物进行原位、无损测量的要求，不仅使最终重建的植物三维模型具有更高的准确性和精度，同时更充分考虑了降低数据采集工作量的需要，在数据采集时只需要获取少数几个形态特征点和最多扫描24个叶子的叶片三维点云数据，因此也十分适合进行植物群体的三维重建，因为扫描的叶片三维点云数据可以重复利用，无需对群体中的每个植株进行叶片三维扫描。本发明能够较好进行基于实测数据的藤蔓类园艺植物形态结构三维重建。本发明简单可行，达到了应用的要求。

附图说明

图1为三维模型建立流程图；

图2为植物形态特征点选取示意图；

图3为获取的一棵植物形态特征点示意图；

图4为叶片三维网格曲面关键顶点及归一化处理示意图；

图5为建立后的整株植物三维模型；

图6为以面绘制方式显示的植物三维模型。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

本发明针对在温室、田间无损数据采集的基础上进行园艺植物植株和群体三维模型快速、精确重建的实际需求，根据植物的形态结构特点，并结合两种类型三维数字化测量设备的优势，实现一种藤蔓类植物三维模型建立方法，在保证建立模型的准确性和精度的前提下充分考虑降低数据采集的工作量，从而为开展作物株型分析、植物冠层生理生态指标计算等农学研究提供简单实用的基础数据制备方法。

如图1所示为三维模型建立的方法的流程图，包括以下步骤：

S1、获取藤蔓类植物的藤蔓、叶片和叶柄的形态特征信息；

S2、根据叶柄在藤蔓上的着生节位将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取若干个叶片并进行三维扫描，用来建立所述藤蔓类植物叶片的三维模型；

S3、建立所述藤蔓类植物的藤蔓和叶柄的三维模型；

S4、根据所述藤蔓类植物的藤蔓、叶柄和叶片的三维模型建立所述藤蔓类植物的整体形态三维模型。

其中步骤S1具体包括：利用三维数字化仪分别获取所述植物的藤蔓、叶片和叶柄的形态特征信息。

所述藤蔓类植物以节间为单位，所述步骤S1具体包括：每个节间用三维数字化仪获取预设数目个特征点，其中一个点位于叶柄在藤蔓上的着生点；其余点分别位于叶片与叶柄的交叉点、叶尖处、叶片左右两边的最宽处，所述预设数目为5，这些特征点不仅能够确定整株植物的空间姿态，同时能够确定每个叶片的大小和方向。

步骤S2具体包括：

S21、从所述藤蔓类植物中选取第一预定数目棵植株，测量植株的叶片总数量，然后计算植株的叶片平均数；

S22、基于所述叶片平均数，根据叶柄在藤蔓上的着生节位的位置，将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取第二预定数目个叶片；

叶片的3个着生节位区间为：

着生节位区间A：

着生节位区间B：

着生节位区间C：

S23、采用三维扫描仪从正面获取所述叶片的三维点云数据，并采用Delaunay三角剖分法从三维点云中生成每个叶片的三维模型。

通过这种方法，不仅避免了仅利用叶子的少量形态特征点进行重建而导致的冠层叶子模型精度不高的问题，同时又充分利用了植物叶子所具有的形态相似性，没有对植物的每一个叶片进行三维扫描，从而极大减少了数据采集时间。

步骤S3具体包括：

S31、将叶柄在藤蔓上的着生点作为控制点，用B样条曲线表示每条藤蔓；

S32、在所述叶柄与叶片交叉点和该叶柄在藤蔓上的着生点之间生成一个新特征点，并将这三个点作为叶柄的特征点，用B样条曲线表示每条叶柄，从而利用B样条曲线表示的藤蔓和叶柄建立每株植物的藤蔓和叶柄的骨架结构；

S33、基于所述每株植物的藤蔓和叶柄的骨架结构，生成每条曲线的三维网格曲面，从而建立植物藤蔓和叶柄的三维网格模型。

步骤S4具体包括：

S41、基于步骤S3所述的三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，随机选取一个对应着生节位区间类型的叶片的三维模型放置到该叶柄的顶端；

S42、调整所放置的叶片三维模型的方向和大小，从而完成植株的整体形态结构三维模型的建立。

所述步骤S2之后，进一步包括：

对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理，并建立所述植物的叶片三维模型模板库的步骤；

步骤S41具体包括:

基于步骤S3所述的三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，从叶片三维模型模板库中对应着生节位区间类型的叶片三维模型中，随机选取一个叶片三维模型放置到该叶柄的顶端。

所述对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理，并建立所述植物的叶片三维模型模板库具体包括：

通过三维模型的顶点平衡和顶点缩放对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理；并记录每个叶片三维模型的四个关键顶点，建立所述植物的叶片三维模型模板库。

通过三维扫描建立的叶片三维模型可以重复利用，即叶片三维模型模板库中存储了各种叶片三维模型，下次需要重建该类藤蔓植物的三维模型时，只需获取藤蔓和叶柄的形态特征信息，结合已有的叶片三维模型，即可采用本发明描述方法进行三维重建。

本发明具体包括以下步骤：

S1、获取植物植株形态特征信息。针对黄瓜、西瓜、甜瓜等以节间为单位的藤蔓类园艺植物，直接在田间或温室利用三维数字化仪获取植物藤蔓和叶子的空间信息。方法如下：以节间为单位，每个节间包括一段藤蔓和一个叶子，每个节间用三维数字化仪获取5个空间点如图2所示。其中一个点位于藤蔓上，如图2中的p₁点，为叶柄在藤蔓上的着生点；另外四个点从叶子上选取，其中p₂为叶片与叶柄的交叉点，p₃为叶尖处，p₄和p₅分别为叶片左右两边的最宽处，这里的最宽处是相对于叶片主脉来说。若节间上的叶子已经掉落或已被人为破坏，则该节间只获取一个点即叶柄在藤蔓上的着生点。

图3为采用上述方法从一棵包含13个节间的黄瓜植株上获取的植株形态特征点，其中根部两个节间没有叶子。

S2、构建叶片三维模型。从步骤S1中选取的植物的田间植物群体中，选取8-10棵植物，测量每株植物的叶片数量，然后计算植株的叶子平均数Ln，按叶柄在藤蔓上的着生节位的位置将该植物的叶片分为3个着生节位区间，其中植物根部的叶柄的着生节位为1，从植物根部向顶部随节位的增加依次加1，叶片的3个着生节位区间为

着生节位区间A：

着生节位区间B：

着生节位区间C：

(注：

为向上取整符号)

从田间植物群体中，对以上3种类型着生节位区间的叶片，每种类型选取5-8个叶片，采用高精度三维扫描仪从正面即向阳面获取叶片的三维点云数据，并采用Delaunay三角剖分法从三维点云中生成每个叶片的三维网格曲面模型。

S3、叶片三维模型归一化处理。对步骤S2获取的每个叶片三维模型，进行方向和大小的归一化处理，其具体处理方法为：对每个叶片三维模型，在三维空间中手工选取两个顶点，分别作为叶片的根点和叶尖点，如图4中所示点A、B，并使A点处于原点位置，而B点在Y轴上（正方向），即线段AB与Y轴重合，同时使三维模型向上（即三维模型中三角形的平均法向量为正，在Z轴的正方向）；然后根据顶点平衡法自动调整三维模型，使其处于平衡状态，顶点平衡法的计算原理如下：

对图4所示的叶片三维模型，在三维空间中，首先将三维模型中的所有顶点映射到XOY平面，在XOY平面中以线段AB为界线（以Y轴为正向），统计线段AB左边的顶点个数VN_l和线段AB左边的顶点个数VN_r，若|VN_l，﹣VN_r|≤1，则三维模型处于平衡状态。若VN_l﹣VN_r＞1，则在三维空间中将叶片三维模型绕线段AB顺时针旋转1度，否则（VN_l﹣VN_r＜1）在三维空间中将叶片三维模型绕线段AB逆时针旋转1度，然后将旋转后的三维模型映射到XOY平面，统计线段AB左边的顶点个数VN_l,和线段AB左边的顶点个数VN_r,若|VN_l﹣VN_r|≤1则停止，否则重复上述步骤直到三维模型处于平衡状态。

对自动调整到平衡状态的每个叶片三维模型，定义模型中两个顶点（根点A和叶尖点B）之间的直线距离，即线段AB的长度为叶片长度，通过顶点缩放的方法，对三维模型的所有顶点进行缩放，使缩放后的叶片三维模型的叶片长度为1.0cm。在此基础上，将缩放后的三维模型映射到XOY平面，以线段AB为界线，查找三维模型中最左边的顶点和最右边的顶点，并将这两个顶点在映射前的三维模型中的对应顶点分别标记为C和D。

通过上述顶点平衡和顶点缩放两个处理，完成叶片的归一化处理，并记录每个叶片三维模型的四个关键顶点即图4中的A、B、C、D，从而形成该种植物叶子的叶片三维模型模板库。

S4、建立植物藤蔓和叶柄的三维网格模型。对步骤S1获取的藤蔓和叶柄形态征信息，先将藤蔓特征点即如图2中从植物每个节间获取的p₁点作为控制点，用B样条曲线表示每条藤蔓，然后对每组叶柄的两个特征点即如图2中从植物每个节间获取的p₁点和p₂点，首先在p₁和p₂点之间通过内插生成一个新的特征点pn，然后将p₁、p₂和pn三个点作为每个叶柄的特征点，并用B样条曲线表示。其中pn的计算方法如下：设点p₁和p₂的三维坐标分别为(x_p1,y_p1,z_p1)和(x_p2,y_p2,z_p2)，则点pn的三维坐标(x_pn,y_pn,z_pn)的计算方法为

x_pn＝(x_p1+x_p2)/2

y_pn＝(y_p1+y_p2)/2

z_pn=(x_p1+x_p2)/2×λ。其中λ为0.5～1.2之间的随机数。

通过上面的方法，建立每株植物藤蔓和叶柄的骨架结构，对该骨架结构，对每条B样条曲线采用文献[赵春江，陆声链，郭新宇，李长锋，杨月英，西瓜三维形态建模和真实感绘制技术研究.中国农业科学.2008,41(12):4155-4163]中描述的生成藤蔓和叶柄的网格曲面的方法，生成每条曲线的三维网格曲面，这样即可重建植物藤蔓和叶柄的三维网格模型。

S5、建立植物的整体形态结构三维模型。首先对步骤S4重建得到的植物藤蔓和叶柄三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，从步骤S3建立的叶片三维模型模板库中对应着生节位区间类型的叶片三维模型中随机选取一个叶片三维模型放置到该叶柄的顶端；然后根据步骤（1）中从该节间叶子上获取的4个特征点，同时调整所放置的叶片三维模型的方向和大小。

下面以图2和图4加以说明叶片三维模型的方向和大小如何调整。如图2所示，获取的4个特征点分别为p₂、p₃、p₄和p₅，从叶片三维模型模板库中选取的三维模型如图4所示，首先通过两个特征点p₂和p₃之间的距离（即线段p₂p₃的长度对选取的叶片三维模型进行缩放，使缩放后的叶片三维模型中，线段AB的长度等于线段p₂p₃的长度；然后将叶片三维模型以A点为中心整体移动到p₂点，并通过旋转使叶片三维模型的B点与p₃点重合，最后通过绕线段AB旋转叶片三维模型，使旋转后的三维模型中，C点到的p₄点的距离加上D点到p₅点的距离之和最小（即线段p₄C和p₅D线段的长度之和最小），从而完成叶片三维模型方向和大小的调整。

图5即为在植物藤蔓和叶柄三维网格模型的基础上，根据图3所示获取的各个叶子的形态特征点，采用上述步骤S5的方法在叶柄上放置叶片三维模型并调整其大小和方向后得到的整株植物三维网格模型，将其以面绘制得到如图6所示的以面绘制方式显示的植物三维模型。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种藤蔓类植物的三维模型建立方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、获取藤蔓类植物的藤蔓、叶片和叶柄的形态特征信息；

S2、根据叶柄在藤蔓上的着生节位将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取若干个叶片并进行三维扫描，用来建立所述藤蔓类植物叶片的三维模型；

S3、建立所述藤蔓类植物的藤蔓和叶柄的三维模型；

S4、根据所述藤蔓类植物的藤蔓、叶柄和叶片的三维模型建立所述藤蔓类植物的整体形态三维模型。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：利用三维数字化仪分别获取所述植物的藤蔓、叶片和叶柄的形态特征信息。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述藤蔓类植物以节间为单位，所述步骤S1具体包括：每个节间用三维数字化仪获取预设数目个特征点，其中一个点位于叶柄在藤蔓上的着生点；其余点分别位于叶片与叶柄的交叉点、叶尖处、叶片左右两边的最宽处。

4.如权利要求3所述方法，其特征在于，所述预设数目为5。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

S21、从所述藤蔓类植物中选取第一预定数目棵植株，测量植株的叶片总数量，然后计算植株的叶片平均数；

S22、基于所述叶片平均数，根据叶柄在藤蔓上的着生节位的位置，将叶片分为3个着生节位区间，每个着生节位区间选取第二预定数目个叶片；

S23、采用三维扫描仪从正面获取所述叶片的三维点云数据，并采用Delaunay三角剖分法从三维点云中生成每个叶片的三维模型。

6.如权利要求5所述方法，其特征在于，所述叶片的3个着生节位区间为：

着生节位区间A：

着生节位区间B：

着生节位区间C：

7.如权利要求3所述方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

S31、将叶柄在藤蔓上的着生点作为控制点，用B样条曲线表示每条藤蔓；

S32、在所述叶柄与叶片交叉点和该叶柄在藤蔓上的着生点之间生成一个新特征点，并将这三个点作为叶柄的特征点，用B样条曲线表示每根叶柄，从而利用B样条曲线表示的藤蔓和叶柄建立每株植物的藤蔓和叶柄的骨架结构；

S33、基于所述每株植物的藤蔓和叶柄的骨架结构，生成每条曲线的三维网格曲面，从而建立植物藤蔓和叶柄的三维网格模型。

8.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

S41、基于步骤S3所述的三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，随机选取一个对应着生节位区间类型的叶片的三维模型放置到该叶柄的顶端；

S42、调整所放置的叶片三维模型的方向和大小，从而完成植株的整体形态结构三维模型的建立。

9.如权利要求如权利要求8所述方法，其特征在于，所述步骤S2之后，进一步包括：

对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理，并建立所述植物的叶片三维模型模板库的步骤；

所述步骤S41具体包括:

基于步骤S3所述的三维网格模型中的每根叶柄，根据该叶柄的着生节位，从叶片三维模型模板库中对应着生节位区间类型的叶片三维模型中，随机选取一个叶片三维模型放置到该叶柄的顶端。

10.如权利要求9所述方法，其特征在于，所述对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理，并建立所述植物的叶片三维模型模板库具体包括：

通过三维模型的顶点平衡和顶点缩放对所述植物的叶片的三维模型进行归一化处理；并记录每个叶片三维模型的四个关键顶点，建立所述植物的叶片三维模型模板库。

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