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针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图; 结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域; 通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。 相似文献
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单株立木图像信息的提取与解算 总被引：5，自引：2，他引：5
该文采用数码相机获取立木的图像信息，对单株立木图像信息的提取分别运用近景摄影测量DLT模型和双目立体视觉技术进行解算，解决了立木图像信息与立木二维坐标之间的解算问题.基于近景摄影测量技术树木图像信息的二维处理方法，简化了解算方程，提高了求解的运算速度.在提取单株立木形状参数时, 采用计算机双目立体视觉技术存在着操作复杂、成本高的缺点.实验结果表明，应用近景摄影测量技术提取单株立木图像信息的方法有效、可行. 相似文献
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基于计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法 总被引：1，自引：1，他引：1
立木枝干直径是智能型立木整枝机器人工作的重要工作参数.该文提出了一种基于计算机视觉原理的立木枝干自动测量方法.该方法利用已知大小的标定尺简化无线性畸变CCD摄像机标定过程.首先,将标定尺与被测立木紧贴在一起并通过CCD摄像机获取它们的图像;其次,从图像中通过二次模板匹配方法检测标定尺并统计标定尺像素数;然后,计算出图像每一个像素代表的实际尺寸;第四,通过立木枝杈点检测分离出树干和树枝;最后,将统计立木枝干直径的像素数与每一个像素代表的实际尺寸相乘就可以很容易地计算立木枝干直径.该文测量了12组立木枝干的直径,平均绝对误差为0.67 cm,平均相对误差为1.9%.实验结果表明,计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法能够比较精确地解决智能型立木整枝机器人中的立木枝干自动测量问题,但是该方法在进行复杂背景立木枝干直径测量时精度需要进一步提高. 相似文献
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给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明：与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便. 相似文献
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针对支持新型测树仪立木非接触式胸径及树高测量的算法需要,从应用角度出发,基于摄像头和CMOS获取的立木树干数字图像结合数字图像处理技术,对预处理后的数字图像通过Roberts边缘检测算子进行边缘特征检测以及Hough变换对特征影像进行树干边缘直线提取,实现立木树干影像中树干像素宽度的自动获取;并依据激光测距传感器、倾角传感器等获取的距离、倾角参数,实现非接触条件下立木直径测量点离根颈高度测定、直径自动解算及树高测量。结果表明,以内蒙古旺业甸林场为试验区进行试验验证,胸径测量的平均绝对误差为-0.4cm,平均相对误差为-1.23%,相对误差标准偏差为0.049;在不同测量距离条件下的胸径测量平均相对误差基本在-1.00%~1.00%,不同坡度、坡向条件下胸径测量的平均相对误差6%。树高测量的平均绝对误差为0.493m,平均相对误差为4.82%,相对误差的标准偏差为0.072。 相似文献
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《东北林业大学学报》2020,(6)
结合鱼眼相机标定技术、近景摄影测量技术、图像处理技术,提出了应用半球图像测算立木高度的测量方法。利用配有鱼眼镜头的iPhone7苹果手机采集半球图像,图像尺寸为3024×3024像素时,图像光学中心点坐标用图像中心点坐标代替,畸变系数分别取k_x=18.141、k_y=17.936;依据鱼眼镜头的标定、校正原理建立测算树高的数学模型,给出模型参数标定步骤;通过实地测量与计算,分析半球图像立木高度测算方法与传统的超声波测高方法的差异。结果表明:半球图像立木高度测算方法,最高相对误差为3.35%,能够满足国家森林资源二类调查中对树高测量精度的要求。与超声波测距仪相比,半球图像立木高度测算方法——精度更高、测量结果更稳定;测量范围广、单幅采集立木信息量大,能在一幅半球图像中实现一排树的树高测算,有效降低测量工作量;成本低、设备便携、操作简单,单人即可完成测量。 相似文献
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立木胸径是评价林木生长状况的重要依据,采用机器视觉的检测方法,实现立木胸径的自动测量。为了快速准确地识别立木边缘,根据立木图像的特点,提出特定方向的归一化分割方法。预处理采用具有保边去噪功能的双边滤波器对立木图像进行滤波,用局部均值法进行一定的像素减少处理。本研究重点是在传统权值矩阵的基础上构造像素点满足特定斜率要求的权值矩阵,两点斜率在45°~135°2个像素点间的权值为1,在此范围之外的权值为0,构造无向带权图后进行归一化分割。最后利用此算法对30株立木图片在MATLAB 2015环境下进行仿真试验,结果显示立木边缘的平均误提取率为1.21%,小于森林资源清查1.5%的误差要求。 相似文献
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[目的]提供基于Android的水稻叶片特征参数测量系统,为农学研究提供精准数据.[方法]系统设计主要分为图像获取、图像预处理和特征参数计算3部分:采用智能手机相机获取水稻叶片图像;通过灰度化、二值化和轮廓提取等操作对图像进行预处理;根据算法计算得到水稻叶片特征参数.[结果]精确度测试中,建立系统获取颜色分量(R、G、B)均值与各分量实际值的线性拟合模型,其决定系数分别为0.9803、0.9774和0.9805,均方根误差分别为1.086、1.413和0.8383;叶片几何参数中,系统获取水稻叶片长、宽、面积及周长与水稻叶片实际值的均方根误差分别为0.6469 cm、0.05022 cm、0.5329 cm2和2.412 cm.耗时测试中,采用多部不同配置手机对同一叶片进行测试,图像预处理及参数计算总时间均在2 s以内.可见,基于Android的水稻叶片特征参数测量系统能快速、准确、便捷地获取水稻叶片长、宽、面积、周长及颜色等特征数据,在一定程度上实现户外实地测量,满足农学研究的需要.[建议]对系统进行进一步优化,降低对外部辅助物的依赖,真正实现操作简便;增加氮素营养水平诊断算法实现氮素营养水平分类,以快速精准判断水稻生长营养状况,实现精确施氮. 相似文献
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《西北林学院学报》2017,(5)
利用地面三维激光扫描仪提取单木参数已经成为林业测量领域的研究热点,具有广泛的应用前景。研究旨在探讨地面三维激光扫描系统与传统测树方法得到的单木参数值之间的精度差异。以黑龙江省帽儿山实验林场中的枫桦、落叶松、垂柳、油松、核桃楸和山杨6个树种共20株单木为研究对象,利用激光扫描仪对有代表性的单木进行扫描并利用扫描软件提取相应参数,将其与传统测树方法得到的数值进行对比分析;同时,根据实际测量和点云数据提取的单木参数,使用了4种不同的立木材积计算方法,如立木材积表、望高法(Pressler Method)、中央断面积区分求积法和Delaunay三角剖分算法计算样本木的立木材积。结果表明,与传统测量相比,由点云数据的提取的树高,胸径,和胸高断面积的平均相对误差分别为1.90%、2.02%和1.28%。通过上述方法计算样本木的立木材积的平均值分别为0.466 9、0.409 2、0.469 8、0.464 6m3。与立木材积表的方法相比,望高法、中央断面积区分求积法和Delaunay三角剖分算法相对于立木材积表的相对误差分别为12.36%、0.62%和0.49%。利用三维激光扫描系统测树能够满足精准林业精度测量的要求,同时Delaunay三角剖分算法在计算立木材积具有更高的精度。然而,这种方法在计算严重弯曲树干的立木体积时具有一定的限制性。 相似文献
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基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。 相似文献
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一种基于圆形标志点的摄像机标定方法 总被引：1，自引：0，他引：1
摄像机标定是估计成像过程中的摄像机参数,它直接影响测量的准确性。本文针对圆形标定板的特性,提出了一种基于圆形标志点的摄像机标定方法。首先,提取图像中目标轮廓,用区域属性函数获得图像中目标的属性,计算出标志圆质心的坐标;然后用Zhang提出的基于平面两步标定法进行摄像机标定,并对内参数运用最大似然估计求解;外参数运用最小二乘法和最大似然估计算法求解;最后,对标定结果进行评价。实验结果表明,标定残差的平均误差在0.3以下,验证标定方法的可行与有效性。 相似文献
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树干曲率的自动测量是智能立木整枝机作业的重要步骤.该文针对立木图像的特点,提出了一种基于计算机视觉的立木树干曲率自动测量方法.该方法包含4个主要步骤:利用阈值分割对树干图像进行提取,得到图像的粗分割;在中值滤波的基础上,利用拉普拉斯算子对图像进行边缘位置点的检测,从而得到准确而连续的边缘;利用数学形态学方法对树干边缘进行细化处理;以道格拉斯-普克法提取树干曲线上的特征点,对其进行曲线拟合并求得树干曲率.实验结果表明,该方法能比较准确地识别树干的弯曲度. 相似文献
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《西南大学学报(自然科学版)》2020,(7)
随着现代社会的发展和人类生活方式的变化,为了便于公共场所的管理,大部分城市地区都设置了视频监控系统.视频监控系统所收集数据的处理,需要使用合适的算法来进行计算,其处理的难点在于从变化的背景环境和流动的人行之中快速进行人脸识别和图像分割,这是传统算法难以实现的.该研究基于传统经典差分算法,对各个算法流程进行优化改进,具体包含了空背景提取、前景检测和阴影消除等.为了验证该算法的有效性和实用性,将该算法进行相应的人脸识别检测系统设计,并进行实际的使用.通过对不同场景的监控检测处理可以看出,基于对称差分算法的视频监控系统能够实现各项功能,准确分割出人形轮廓,快速进行人脸运动图像的分割和检测.进一步利用既有的录像数据进行系统测试,通过测试可以看出在3组不同的复杂环境下,该算法都能够快速准确地进行图像识别,具有很好的鲁棒性. 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2016,(3)
立体匹配作为双目测量的关键技术之一,特征点的准确匹配将会影响双目视觉测量的准确性。所以,本文在提取图像区域特征和利用Zhang的标定算法实现摄像机标定的基础上,提出基于极线约束的对称距离的特征点匹配算法,然后采用最小二乘法计算特征点的三维坐标及两特征点的欧氏距离。实验结果分析表明,算法的匹配率高,测量的相对误差在1%以内,所以本文的匹配方法有效可行。 相似文献