CN109448107A - 基于球坐标的植物果实点云重建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，包括如下步骤：步骤1，基于三维果实原始点云数据，将点云直角坐标转为球坐标；步骤2，利用统计排序滤波法的中值滤波对点云数据的噪点进行过滤；步骤3，基于扁球体中心轴及长球体中心轴旋转到平行于正投影面时的特征，计算扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度；步骤4，基于扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度，采用B样条曲面对果实进行重建。本发明计算效率高，去噪效果好，可以应用到类似球形的植物果实重建。

Description

基于球坐标的植物果实点云重建方法

技术领域

本发明属于物体重建技术领域，具体涉及一种基于球坐标的植物果实点云重建方法。

背景技术

基于三维点云的物体重建方法具有重建精度高的特点，但点云数据的空间关系的处理计算量大，效率低。目前，基于点云的植物果实的造型方法大都采用通用的点云处理方式，没有针对果实形状的特点进行处理。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，针对植物果实点云特点，可较快速和精确地简并原始点云，高效地重建植物果实。

本发明的实施例提供了一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，包括如下步骤：

步骤1，基于三维果实原始点云数据，将点云直角坐标转为球坐标；

步骤2，利用统计排序滤波法的中值滤波对点云数据的噪点进行过滤；

步骤3，基于扁球体中心轴及长球体中心轴旋转到平行于正投影面时的特征，计算扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度；

步骤4，基于扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度，采用B样条曲面对果实进行重建。

进一步地，步骤1包括：

将获取的点云数据存入单链表中；

计算点云的中心点坐标，将点云中心平移到直角坐标原点后，重新计算点云坐标存入单链表中；

将点云直角坐标转为球坐标值。

进一步地，步骤3包括：

计算经点线的中心点及包围圆；

计算经线与圆形的差异程度c；

对于一个果实，设纬度相差180°的两个经点线间最小宽度w_min对应c为c_min,经线间最大宽度w_max对应c为c_max；

当c_min>c_max时，该果实为扁球体,w_min对应的纬度为中心轴的纬度φ；

当c_min<c_max时，该果实为长球体,w_max对应的纬度为中心轴的纬度φ；

当w_min＝w_max时，中心轴在垂直方向，经线高度h>w_min时，该果实为长球体；h<w_min时，为扁球体；h＝w_min时为圆球体。

进一步地，步骤3还包括：

将经点线宽度最大时对应的两个经点线在该平面绕中心点旋转到经点线宽度最小时的经度确定为长球体中心轴的初始经度θ₀；

将初始经度θ₀设为0°，重新计算纬度b＝φ,φ+180的经度点的经度；

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑；

计算长球体经点线的包围圆，计算圆形差异程度c，计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab；

分别在b＝φ和b＝φ+180纬度中获取d_ab>c的经度点，用最小二乘法寻找与直线的水平距离最小的两个拟合直线的平均斜率k；

基于斜率k计算△θ，长球体中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。

进一步地，步骤3还包括：

将经点线宽度最小时对应的两个经点线在该平面绕中心点旋转到经点线宽度最大时的经度确定为扁球体中心轴的初始经度θ₀；

将初始经度θ₀设为0°，重新计算纬度b＝φ,φ+180的经度点的经度；

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑；

计算扁球体经点线的包围圆，计算圆形差异程度c，计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab；

分别在b＝φ和b＝φ+180纬度且在经度0°≤a≤45°和135°≤a≤180°范围内，获取d_ab>c非空经度点，用最小二乘法寻找与直线的垂直距离最小的两个拟合直线旋转90°的平均斜率k；

基于斜率k计算△θ，扁球体中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。

进一步地，步骤4包括：

对原始点云数据进行点云旋转变换及去噪处理；

根据空点邻域经纬度范围内非空点的坐标填充空点；

采用均值滤波进一步去噪；

采用均匀周期2次B样条曲面进行果实重建；

对B样条曲面的每个小面片的边界进行处理，使B样条曲面封闭。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

本发明计算效率高，去噪效果好，可以应用到类似球形的植物果实重建。

附图说明

图1是本发明使用三个类似球体的原始果实点云数据的正投影图；

图2是三个果实纬度b为0度和180度的点云图；

图3是R[a][b]的邻接表；

图4是R[a][b]的滤波结果邻接表；

图5是图1中果实去噪后的点云；

图6是图2简并后的经点线图；

图7是球体不同旋转角度的形状；

图8是不同果实不同纬度经点线旋转后的正投影图；

图9是三个果实的经点线最大与最小宽度及纬度；

图10是经点线最小包围圆及圆形差异程度；

图11是扁球体经点线顺时针绕中心点旋转；

图12是长球体经点线顺时针绕中心点旋转；

图13是果实中心轴的初始经度；

图14是长球体中心轴经度计算过程；

图15是扁球体中心轴经度计算过程；

图16是中心轴在垂直方向时的果实点云；

图17是去噪后果实点云正投影图；

图18是纬线为0°和180°的点云正投影图；

图19是纬线为0°和180°填充点后点云正投影图；

图20是纬线为0°和180°简并后点云正投影图；

图21是纬线为0°和180°滤波后点云正投影图；

图22是植物果实的网格图；

图23是B样条小面片；

图24是不封闭的苹果；

图25是三个果实不同角度的重建图。

具体实施方式

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

本实施例提供了一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，包括如下步骤：

步骤1，基于三维果实原始点云数据，将点云直角坐标转为球坐标；

步骤2，利用统计排序滤波法的中值滤波对点云数据的噪点进行过滤；

步骤3，基于扁球体中心轴及长球体中心轴旋转到平行于正投影面时的特征，计算扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度；

步骤4，基于扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度，采用B样条曲面对果实进行重建。

该基于球坐标的植物果实点云重建方法计算效率高，去噪效果好，可以应用到类似球形的植物果实重建。

在本实施例中，步骤1包括：

将获取的点云数据存入单链表中；

计算点云的中心点坐标，将点云中心平移到直角坐标原点后，重新计算点云坐标存入单链表中；

将点云直角坐标转为球坐标值。

在本实施例中，步骤3包括：

计算经点线的中心点及包围圆；

计算经线与圆形的差异程度c；

对于一个果实，设纬度相差180°的两个经点线间最小宽度w_min对应c为c_min,经线间最大宽度w_max对应c为c_max；

当c_min>c_max时，该果实为扁球体,w_min对应的纬度为中心轴的纬度φ；

当c_min<c_max时，该果实为长球体,w_max对应的纬度为中心轴的纬度φ；

当w_min＝w_max时，中心轴在垂直方向，经线高度h>w_min时，该果实为长球体h<w_min时，为扁球体；h＝w_min时为圆球体。

在本实施例中，步骤3还包括：

将经点线宽度最大时对应的两个经点线在该平面绕中心点旋转到经点线宽度最小时的经度确定为长球体中心轴的初始经度θ₀；

将初始经度θ₀设为0°，重新计算纬度b＝φ,φ+180的经度点的经度；

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑；

计算长球体经点线的包围圆，计算圆形差异程度c，计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab；

分别在b＝φ和b＝φ+180纬度中获取d_ab>c的经度点，用最小二乘法寻找与直线的水平距离最小的两个拟合直线的平均斜率k；

基于斜率k计算△θ，长球体中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。

在本实施例中，步骤3还包括：

将经点线宽度最小时对应的两个经点线在该平面绕中心点旋转到经点线宽度最大时的经度确定为扁球体中心轴的初始经度θ₀；

将初始经度θ₀设为0°，重新计算纬度b＝φ,φ+180的经度点的经度；

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑；

计算扁球体经点线的包围圆，计算圆形差异程度c，计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab；分别在b＝φ和b＝φ+180纬度且在经度0°≤a≤45°和135°≤a≤180°范围内，获取d_ab>c非空经度点，用最小二乘法寻找与直线的垂直距离最小的两个拟合直线旋转90°的平均斜率k；

基于斜率k计算△θ，扁球体中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。

在本实施例中，步骤4包括：

对原始点云数据进行点云旋转变换及去噪处理；

根据空点邻域经纬度范围内非空点的坐标填充空点；

采用均值滤波进一步去噪；

采用均匀周期2次B样条曲面进行果实重建；

对B样条曲面的每个小面片的边界进行处理，使B样条曲面封闭。

下面对本发明作进一步详细说明。

1、直角坐标转为球坐标

设三维果实点云数据为P(x_i,y_i,z_i)(i＝0,1,2,…,n-1)。n为数据个数。使用右手坐标系，向右水平方向为X轴，向下垂直方向为Y轴。本发明的程序设计环境是Visual C++6.0。

(1)读取点云数据

由于点云数据量较大，不适合在内存用数组保存，易采用链表形式。根据三维扫描仪器获取的点云数据文本文件，将点云数据存入单链表P中，每个点的结构体类型如下：

(2)显示点云数据

将果实点云正投影到xoy坐标平面：

图1是本发明使用三个类似球体的原始果实点云数据的正投影图(一个数据单位为一个像素)，其中，(a)为南丰蜜桔，5733797个点；(b)为香梨，4574689个点；(c)为香梨，1000001个点。

(3)计算中心点坐标

点云的中心点计算如下：

将点云中心平移到直角坐标原点后，重新计算点云坐标存入单链表P中。

(4)直角坐标值转为球坐标值

将点云直角坐标转为球坐标的转换公式如下：

其中：经度0≤a≤180°,纬度0≤b≤360°，这里a与b的增量取1°。点云的直角坐标转为球坐标后，相当于将无序的直角坐标点云转为有序的网格化点，可以快速的求出点与点之间的关系，方便后续处理。

2、点云数据去噪

(1)球坐标值的存储方式

由于获取的点云数据较密集，直角坐标(x，y，z)转换为球坐标(a，b，r)后，会有多个不同的径向半径r对一个(a，b)值的映射，对于果实点云，一个(a，b)值只需要对应一个r值，多余的r对应的点可以作为噪点去掉,图2为三个果实纬度b为0°和180°的经点线。

可以看出每个经纬度上都有不同个数的数据点，可利用邻接表进行存储，结点类型为：

每个经纬点存在二维指针数组中：

struct pr*R[181][361]；

对于不同的径向半径r对应同一个(a,b)值时，采用单链表，在将点云的直角坐标转为球坐标时，且按半径r值从小到大顺序插入到单链表中。如图3所示。

在直角坐标转为球坐标过程中，对于没有转换到的经纬度点(也就是空点)，在其结点处的进行标记，这里将该结点置为NULL，如空点的经纬度分别为i和j，则R[i][j]＝NULL。

(2)去噪处理

从图2中可以看出，经点线附近有多个噪点，有的噪点离经点线还有一些距离，根据概率统计规律，落在果实表面附近的点一定多于噪点，因此，利用统计排序滤波法的中值滤波，可以基本上过滤掉噪点。

对R[181][361]中所有的邻接链表进行中值滤波，例如，对r₁,r₂,…,r_n进行中值滤波:

由于r_i(i＝1,2,…n)已排序，将r_n/2对应的结点值存入R[a][b]中(图4)。

图5为图1中果实去噪后的点云。明显可以看出，外围的噪点基本消除。在本实例中，每个果实去噪后的点个数最多为180*360＝64800个点，可以根据果实的大小调整经纬度的间隔，果实较小时，可以增大经纬度的间隔，果实较大时，可以减小经纬度的间隔。

图6为图2去噪后的经点线图。从图中可以看出去噪后基本上消除了噪声点。虽然点云数据较多，但在设置间隔的经纬处，并不能保证一定有相应的点相对应，所以会存在较少量的空点，但不影响中心轴的计算。

点云数据去噪的结果为：(x_ab，y_ab，z_ab)(a＝0,1,…180,b＝0,1,…360)。

3、点云数据中心轴计算

(1)中心轴的特征

对于近似长球体和扁球体的果实，无论初始位置如何摆放，通过不同纬度的经点线，都能得到其中心轴的一个角度方向，如图7所示。

对于扁球体，当中心轴(黑粗垂直线)在垂直方向时，转换为球面坐标后，扁球体绕垂直方向旋转时，正投影后最外围两个纬度的经点线的形状相同，如图7(a)的黑点线；当中心轴在水平方向从里向外(或从外向里)时，转换为球面坐标后，扁球体绕垂直方向(垂直虚线，下同)旋转时，正投影后最外围两个纬度的经点线的宽度会发生变化(图7(b)、(c)、(d))，当中心轴转到水平方向时，两个经点线的正投影宽度最小(图7(d))；当中心轴在斜方向时，转换为球面坐标后，扁球体绕垂直方向旋转时，正投影后最外围两个纬度的经点线的宽度也会发生变化(图7(e)、(f)、(g))，当中心轴转到平行于正投影面时，两个经点线的正投影宽度也最小(图7(g))。因此可以得出，当扁球体的中心轴旋转到平行于正投影面时，正投影后其最外围两个纬度的经点线的宽度最小。

对于长球体，当中心轴(黑粗垂直线)在垂直方向时，转换为球面坐标后，长球体绕垂直方向旋转时，正投影后最外围两个纬度的经点线的形状相同，如图7(h)的黑点线；当中心轴在斜方向时，转换为球面坐标后，长球体绕垂直方向旋转时，正投影后最外围两个纬度的经点线的宽度会发生变化(图7(i)、(j)、(k))，当中心轴转到平行于正投影面时，两个经点线的正投影宽度最大(图7(k))。当中心轴在水平方向从里向外(或从外向里)时，转换为球面坐标后，长球体绕垂直方向旋转时，正投影后最外围两个纬度的经点线的宽度也会发生变化(图7(l)、(m)、(n))，当中心轴转到平行于正投影面时，两个经点线的正投影宽度也最大(图7(n))；可以得出，当长球体的中心轴旋转到平行于正投影面时，正投影后其最外围两个纬度的经点线的宽度最大。

扁球体与长球体的中心轴的纬度特征相反，需根据其它特征加以区别。无论是扁球体还是长球体，当中心轴旋转到平行于正投影面时，两个经点线的圆形程度相比其它旋转角度(纬度)是最小的。当确定了中心轴的纬度后，再沿经度方向旋转，直到两个经点线的宽度最大(扁球体)或最小(长球体)。

(2)中心轴的纬度

对于图5中的三个果实，取两个纬度经点线绕Y轴旋转θ角度：

图8(a)、(b)、(c)分别为不同果实两个纬度经点线绕Y轴旋转θ角(θ＝0，30，…，150)的正投影图,其中，(a)为南丰蜜桔，(b)为苹果，(c)为香梨。下方的数字是经点线的宽度w(以像素为单位，下同)。

从图8(a)、(b)中可以看出，根据经点线宽度最小(w_min＝58和w_min＝85)的纬度，可以确定类似扁球体的南丰蜜桔和苹果的中心轴的纬度。从图8(c)中可以看出，根据经点线宽度最大(w_max＝88)的纬度，可以确定类似长球体中心轴的纬度。将每次旋转角度设为3°，可得出三个果实的经线间最小宽度w_min与最大宽度w_max的经点线及相应的纬度φ，如图9所示。

(3)区分扁球体与长球体

对于一个果实，首先计算图9中经点线的中心点(x₀,y₀):

式中:m为b＝φ和b＝φ+180经点线上非空点坐标(x’_ab,y’_ab)个数。

然后计算图9中经点线的包围圆，其半径为经点线上非空点坐标点与中心点(x₀,y₀)的最大距离：

如图10，经线外围的圆是包围圆。

最后计算经线与圆形的差异程度

图10中经线下方的数字是该经点线的圆形差异程度c。c＝0表示是圆，c越小，说明越接近圆。

对比图9与图10，对于扁球体蜜桔及苹果，最小经点线宽度其圆形差异程度最大，对于长球体香梨，最大经点线宽度其圆形差异程度最大。

对于一个果实，设w_min对应c为c_min,w_max对应c为c_max。

当c_min>c_max时，为扁球体,w_min对应的纬度为中心轴的纬度φ。

当c_min<c_max时，为长球体,w_max对应的纬度为中心轴的纬度φ。

当w_min＝w_max时，中心轴在垂直方向，经点线高度h>w_min时，为长球体；h<w_min时，为扁球体；h＝w_min时为圆球体。

(4)中心轴的经度

1)中心轴的初始经度

对于扁球体，将w_min对应的经点线在该平面顺时针绕中心点(x₀,y₀)旋转一定角度α：

x”＝(x_ab’-x₀)cosα-(y_ab’-y₀)sinα+x₀

y”＝(x_ab’-x₀)sinα+(y_ab’-y₀)cosα+y₀(6)

当经点线宽度最大时，对应的经度就是中心轴的初始经度。如图11，对于扁球体，按一定间隔旋转360°，选择宽度最大时的经度θ₀。

如图12，对于长球体，将w_max对应的两个经点线在该平面顺时针绕中心点按一定间隔旋转360°，选择宽度最小时的经度，就是中心轴的初始经度θ₀。

图13为按3°的间隔获取的中心轴的初始经度。因噪声点和果实形状的不完全规则的影响，需要纠正中心轴的初始经度。

2)重新计算经点线的经度

对公式(1)进行简化如下，针对图13，重新计算两个纬度的经度点的经度a(b＝φ,φ+180)。

对应点坐标为：(X’_ab，Y’_ab，Z’_ab)(a＝0,1,…180,b＝φ,φ+180)。

3)平滑经点线

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑，如下式。

式中:n为经点线上非空点坐标(X’_ab,Y’_ab)个数。

4)长球体中心轴经度

利用公式(3)公式(4)计算长球体经点线的包围圆(图14(a))，利用公式(5)计算圆形差异程度c,再计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab：

获取d_ab>c的经度点(图14(b)，一般在左右两边)，分别对b＝φ和b＝φ+180进行直线拟合，由于长球体的实际方向已经是近似方向，用最小二乘法寻找与直线的水平距离最小的拟合直线的斜率：

两条拟合直线平均如图14(c)所示。这个方向就是中心轴的方向。利用公式(7)用k代替y/x计算△θ：

中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。中心轴旋转到垂直方向如图14(d)。最终香梨中心轴的经纬度为(85°,78°)。

5)扁球体中心轴经度

同理利用公式(3)公式(4)计算扁球体经点线的包围圆(图15(a))，利用公式(5)计算圆形差异程度c,再计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab：

对于扁球体，d_ab>c的经度点位置与长球体不同，一般处于上下部，在经度0°≤a≤45°和135°≤a≤180°中，获取d_ab>c非空经度点(图15(b))。分别对b＝φ和b＝φ+180进行直线拟合，由于扁球体的实际方向已经是近似方向，用最小二乘法寻找与直线的垂直距离最小的拟合直线的斜率：

两条拟合直线平均如图15(c)所示。这个方向是与中心轴垂直的经度方向，需转90°，并计算△θ：

中心轴的经度θ＝θ₀+△θ，中心轴旋转到垂直方向如图15(d)。最终蜜桔中心轴的经纬度为(94°,87°)，苹果中心轴的经纬度为(83°,75°)。

4、点云数据重新处理

(1)点云旋转变换

将点云原始数据用公式(2)绕Y旋转φ(中心轴纬度)，再绕Z旋转θ(中心轴经度)：

果实中心轴旋转到垂直方向时的点云如图16所示。

(2)去噪处理

采用前面的方法(1、直角坐标转为球坐标和2、点云数据去噪)得到去噪后的点云如图17。

图19为图18去噪后的两个纬度的经点图。从图中可以看出消除了大量的噪声点。

虽然原始点云数据较多，但并不能保证在设置间隔的经纬位置一定有相应的点相对应，会存在较少量的空缺点，从图19中也可以看出苹果的上部有空点。

(3)空点的填充

由于空点较少，根据空点邻域经纬度范围内非空点的坐标填充空点，采用平均法进行填充，邻域大小取3×3(或5×5)。

式中：m为R[a+u][b+v]不为空的个数。图20为图19填充空点后的两个纬度的经点线图。图中标注的虚圆中填充了少量点。

(4)均值滤波进一步去噪

图20的经点线还有些噪点且不平滑，最后进行均值滤波，常用的3×3和5×5均值滤波器如下：

滤波器的中心对准需要滤波的经纬坐标(a,b)上的点，对于3×3滤波器，该邻域的经纬坐标为(a－1,b－1)、(a－1,b)、(a－1,b+1)、(a,b-1)、(a,b+1)、(a+1,b－1)、(a+1,b)、(a+1,b+1)的点。

对于5×5滤波器，该邻域是经纬坐标为：

(a-2,b-2)、(a-2,b-1)、(a-2,b)、(a-2,b+1)、(a-2,b+2)

(a-1,b-2)、(a-1,b-1)、(a-1,b)、(a-1,b+1)、(a-1,b+2)

(a,b-2)、(a,b-1)、(a,b+1)、(a,b+2)

(a+1,b-2)、(a+1,b-1)、(a+1,b)、(a+1,b+1)、(a+1,b+2)

(a+2,b-2)、(a+2,b-1)、(a+2,b)、(a+2,b+1)、(a+2,b+2)

图21为图20经过5×5均值滤波后的经线图。

取一定间隔(例如为11)的经纬线，并旋转一定角度，植物果实的网格图如图22。

(5)果实重建

本发明采用B样条曲面进行重建。

1)B样条曲面

B样条曲面由特征多面体定义，曲面的形状逼近该多面体，B样条曲面方程为：

P_ij是定义多面体的顶点，N_i,k(u)和N_j,l(v)是B样条基函数。基函数的递推公式定义为(约定0/0＝0)：

同理

式中，u_i是节点值，U＝[u₀,u₁,…,u_m+k]构成了k阶B样条节点矢量，v_i是节点值，V＝[v₀,v₁,…,v_n+l]构成了l阶B样条节点矢量，节点是非递减序列。

B样条曲面按其节点矢量中节点的分布情况，可划分为多种类型。本发明采用均匀周期2次(k＝l＝3)B样条曲面。该曲面有多个小面片组成，小面片之间具有1阶连续。每个小面片由9个顶点的多面体控制，也就是图22中的网格体中的相邻9个网格点，公式如下：

式中:P_x,y为经纬网格点坐标，

N_0,3(t+2)＝(1-t)²/2,N_0,3(t+1)＝-t²+t+1/2,N_0,3(t)＝t²/2

d为网格间隔(以度为单位)

2)边界处理

B样条曲面的每个小面片的边界特性如图23，可以看出，B样条小面片边界与网格边界有一定的距离。因此，生成封闭曲面时，虽然网格体是封闭的，但B样条曲面不封闭，需要添加重复的网格。

图24上部黑圆部分是经度网格在180°时，但B样条曲面不能到达180°造成的空洞。中部带型的空洞是没有重复添加纬度网格造成的。

先向外扩充0°和180°的经度点，使B样条曲面能够到达经度的0°和180°：

P_-1,y＝2P_0,y-P_1,y

P_180/d+1,y＝2P_180/d,y-P_180/d-1,y

(y＝0,1,..360/d)

然后向外扩充展纬度点，使B样条曲面能够在纬度方向封闭度：

P_x,360/d+y＝P_x,y(x＝0,1,…180/d，y＝1,2)

利用公式(8)并加上简单光照，三个果实不同角度的重建图如图25。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (6)

1.一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于三维果实原始点云数据，将点云直角坐标转为球坐标；

步骤2，利用统计排序滤波法的中值滤波对点云数据的噪点进行过滤；

步骤3，基于扁球体中心轴及长球体中心轴旋转到平行于正投影面时的特征，计算扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度；

步骤4，基于扁球体中心轴的经纬度及长球体中心轴的经纬度，采用B样条曲面对果实进行重建。

2.根据权利要求1所述的一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，其特征在于，所述步骤1包括：

将获取的点云数据存入单链表中；

计算点云的中心点坐标，将点云中心平移到直角坐标原点后，重新计算点云坐标存入单链表中；

将点云直角坐标转为球坐标值。

3.根据权利要求2所述的一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，其特征在于，所述步骤3包括：

计算经点线的中心点及包围圆；

计算经线与圆形的差异程度c；

对于一个果实，设纬度相差180°的两个经点线间最小宽度w_min对应c为c_min,经线间最大宽度w_max对应c为c_max；

当c_min>c_max时，该果实为扁球体,w_min对应的纬度为中心轴的纬度φ；

当c_min<c_max时，该果实为长球体,w_max对应的纬度为中心轴的纬度φ；

当w_min＝w_max时，中心轴在垂直方向，经点线高度h>w_min时，该果实为长球体；

h<w_min

时，为扁球体；h＝w_min时为圆球体。

4.根据权利要求3所述的一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，其特征在于，所述步骤3还包括：

将经点线宽度最大时对应的两个经点线在该平面绕中心点旋转到经点线宽度最小时的经度确定为长球体中心轴的初始经度θ₀；

将初始经度θ₀设为0°，重新计算纬度b＝φ,φ+180°的经度点的经度；

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑；

计算长球体经点线的包围圆，计算圆形差异程度c，计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab；

分别在b＝φ和b＝φ+180纬度中获取d_ab>c的经度点，用最小二乘法寻找与直线的水平距离最小的两个拟合直线的平均斜率k；

基于斜率k计算△θ，长球体中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。

5.根据权利要求4所述的一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，其特征在于，所述步骤3还包括：

将经点线宽度最小时对应的两个经点线在该平面绕中心点旋转到经点线宽度最大时的经度确定为扁球体中心轴的初始经度θ₀；

将初始经度θ₀设为0°，重新计算纬度b＝φ,φ+180的经度点的经度；

在同一个纬度上，对相邻的5个经度点进行平滑；

计算扁球体经点线的包围圆，计算圆形差异程度c，计算每个非空经度点与包围圆的距离d_ab；

分别在b＝φ和b＝φ+180纬度且经度在0°≤a≤45°和135°≤a≤180°范围内，获取d_ab>c非空经度点，用最小二乘法寻找与直线的垂直距离最小的两个拟合直线旋转90°的平均斜率k；

基于斜率k计算△θ，扁球体中心轴的经度θ＝θ₀+△θ。

6.根据权利要求5所述的一种基于球坐标的植物果实点云重建方法，其特征在于，所述步骤4包括：

对原始点云数据进行点云旋转变换及去噪处理；

根据空点邻域经纬度范围内非空点的坐标填充空点；

采用均值滤波进一步去噪；

采用均匀周期2次B样条曲面进行果实重建；

对B样条曲面的每个小面片的边界进行处理，使B样条曲面封闭。