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植物三维形态的可视化模拟是数字植物研究的基础。该文综合应用球B样条曲线和插值B样条曲面实现了以脉序作为结构骨架的烟草叶片几何建模。首先利用三维数字化仪等数据获取装置获取烟草叶片脉序主要形态特征点的三维坐标和厚度,然后利用球B样条曲线对脉序进行三维建模,生成叶片的形态骨架,与由插值样条生成的叶片曲面合成,实现了烟草叶片的三维重建和真实感显示。结果表明,该方法得到的烟草叶片几何模型与传统方法相比具有较高的真实感,为植物叶片叶脉尺度的高真实感几何建模提供了新的手段。 相似文献
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烟草地上部植株三维重构与可视化 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】实现烟草的数字化与可视化。【方法】本文采用模板技术对烟草植株进行三维重构,首先通过三维数字化仪对烟草器官进行测量和形态特征提取,然后基于形态结构特征分别建立了烟草叶片、花朵、果实和茎节等器官的参数化几何模型,保存为模板文件,最后调用相应的模板文件,结合图形变换方法拼接成完整植株几何模型。【结果】利用本文方法可方便构造烟草各主要时期的三维模型。【结论】所建立的烟草植株几何模型具有较高的真实感,为其三维形态交互设计和可视化模拟提供了技术支撑。 相似文献
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基于图像的作物病害状态表观三维模拟方法 总被引：4，自引：4，他引：0
为了解决病害表观信息难以获取导致的作物病害状态三维模拟困难的问题,该文提出一种基于图像的作物病害状态表观模拟方法。该方法首先利用单张图像提取病斑的形状、颜色以及位置特征,并对其变化过程进行自动推断;基于这些特征信息,对病害的病状以及病症表观进行建模。试验结果表明,该方法可以利用网络中已有的病斑图像对病害侵染导致的作物表观变化进行真实地三维模拟,一定程度上解决病害表观信息缺失的问题,为数字农业设计及农业科普培训动画的制作提供有力工具。 相似文献
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农业物联网为农业生产科研提供大量传感数据,情景感知计算是解决感知信息有效利用并实现农业综合服务的重要技术手段,然而目前针对农业物联网的情景感知计算尚未形成清晰地理论技术体系。根据当前主要的需求目标,分析该领域内所面临的核心问题,并探讨了可行的解决方案。概述了当前农业物联网情景感知计算技术体系内涵,并对未来发展趋势进行了展望,以期为农业物联网情景感知计算理论技术研究及相关应用软件工具开发提供现实依据和技术参考。 相似文献
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基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。 相似文献
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三维激光扫描技术在植物建模中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
三维激光扫描技术已经被广泛应用到各个领域,然而针对植物对象的三维扫描以及数据处理,尚存在诸多问题。从植物三维建模的角度出发,分别应用三款不同类型的激光扫描仪对植物形态结构进行扫描实验,分别以代表性的植物对象叶片为实验对象,探索三维激光扫描技术在植物数据获取与模型三维重建中的应用,并且针对扫描实验及数据处理过程中出现的问题进行分析,提出相应的解决方案。 相似文献
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数字植物是当前植物学研究的热点问题之一,植物三维形态结构建模是数字植物研究面临的首要问题,三维形态交互式设计是实现数字植物形态结构建模的重要技术手段之一。而面向科学研究、高校教学、品种推广、技术培训、虚拟仿真不同应用领域,对植物三维形态交互式设计软件产生不同的需求。本文对植物三维形态交互式设计任务和目标进行分析,并结合现有研究成果和应用实例,对相应的植物三维形态设计系统软件的系统设置、形态设计、动态模拟、可视化展示与计算等方面的需求进行探讨,以期为植物三维形态设计乃至植物虚拟仿真技术提供技术参考。 相似文献
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基于点云的果树冠层叶片重建方法 总被引：1，自引：1，他引：1
精确的果树三维冠层结构是农业科研人员进行功能结构模型研究的重要载体,该文提出一种快速、精确、自动的果树冠层叶片重建方法。首先根据带叶果树点云的局部和全局特征,建立椭球分层的点云密度收缩方法实现器官点云分离,然后利用邻近传播主成分分析算法实现叶片特征参数的求解,利用Laplacian收缩算法实现冠层骨架点的连通,从而实现冠层叶片的快速自动重建。最后利用C++及Point Cloud Library(PCL)点云库,开发果树叶片点云冠层自动重建系统,对苹果树、柑橘树等不同类型果树进行算法验证,结果表明该方法能够正确识别出的叶片数占冠层总叶片数的90%以上,叶面积指数的正确率大于95%,叶片倾角偏离5?以内的叶片数占总叶片数的90%以上。该方法得到了较好的可视化效果和叶冠三维重建精度,可为后期树体冠层内光合作用的研究、整形修剪、农业仿真试验等提供参考。 相似文献
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为了在利用图像技术无损考察玉米果穗形态指标时,能够利用一幅图像显示整个玉米果穗的外形,从而减少多幅图像拼接产生的重叠和处理不便,该文提出一种新的基于机器视觉的玉米果穗考种方法与配套装置,首先拍摄旋转玉米果穗图像序列,应用SIFT（scale invariant feature transform）算法获取图像特征点,对特征点随机采样计算单应矩阵并进行一致性检测排除外点,将前后2帧图像注册到同一坐标系。然后采用动态规划法寻找前后2帧拼接图像的缝合线,按缝合线切割图像,以图像模板高斯滤波权值融合缝合线两侧图像消除曝光差异。依次拼接、融合图像序列生成果穗全景图。对果穗全景图进行考种指标检测,试验结果表明：基于机器视觉的测量值与人工测量方式不存在显著性差异（显著水平α=0.05）,该文所述方法可满足自动化考种的需求。 相似文献