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《中国林业科学研究院》 2003年
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树木影像特征提取与立体匹配技术研究

张超  
【摘要】: 立体视觉应用于森林资源调查将是一种全新的手段,它将大大节省森林调查人力、财力,并且获得更丰富的信息。本文在总结其它行业应用立体视觉技术成功经验的基础上,探索立体视觉技术应用于森林资源调查的可行性,寻找在森林资源调查中立体视觉的实现策略。 第一章,概述了计算机视觉发展简史,以及在计算机视觉中占有重要地位的Marr视觉理论。在总结了立体视觉在其它行业组成功应用的基础上,阐述了立体视觉在森林资源调查中应用的意义,展望了应用前景。 第二章,系统的综述了立体视觉中的图像采集及预处理、特征检测、摄像机标定、立体匹配和三维重建等组成部分。尤其对立体匹配中的约束、立体匹配的分类,立体匹配的实现策略以及立体匹配的常用算法进行了总结。 第三章,通过系统的实验,确定了林业立体视觉量测系统中各组成部分采用的方法、策略,立体视觉应用于森林资源调查所能达到的精度。 对于用FUJIFILM FinePix6900Zoom数码相机野外实际拍摄的树木近景图像,在FVision中,采用不同的平滑去噪方法对图像进行预处理,从速度和处理效果综合考虑,高斯模板滤波最佳。分别用一阶梯度算子、二阶微分算子以及SUSAN算子进行树干边缘检测实验,实验结果表明,对于树干阶跃型的边缘, Canny算子不但能检测出树干的边缘强度,而且能够检测出树干边缘的方向。对于不同背景下的树干,可以通过改变Canny算子的标准差,来获得最佳的树干的边缘。另外,大模板的LoG算子(本文采用13×13的LoG模板)也可以检测出很好的单像素的Zero Crossing树干边缘。 在前人工作的基础上,进一步完善了非线性度量误差模型在摄像机定标的应用。通过多次重复性的实验,成功实现了以线性最小二乘法求解摄像机参数做初值,再用非线性度量误差模型对摄像机参数进行优化的单目标定方法。通过对本文所采用的FUJIFILM FinePix6900Zoom数码相机在固定支架 WP=6 滑动和不同地点搬动进行重复性拍摄大小为1280×960图像,然后进行摄像机标定参数求解。得出FUJIFILM FinePix6900Zoom数码相机在搬动拍摄过程中,dx=dy,并且稳定在0.0061~0.0062之间,而像主点坐标(u0,v0)不稳定。在固定支架上滑动摄像机拍摄过程中,dx=dy同样稳定在0.0061~0.0062之间。像主点坐标(u0,v0)保持稳定在(625,510)左右。直接采用非线性度量误差模型进行双目标定,对于摄像机内参数,得到与单目标定相同的结论。利用本文的标定结果,重建后得出,在固定支架上滑动摄像机拍摄时,随着基线长度从50mm开始,不断增加,基线长度达到400mm时,单点重建精度平均稳定在厘米级。而在不同地点搬动摄像机拍摄,基线大于3m时,单点重建平均精度低于50mm。 立体匹配是立体视觉中最难解决的问题。根据树干的特点,在尝试了多种在其它行业成功应用的立体匹配算法之后,提出了适合树干边缘的立体匹配策略。即首先进行人机交互式的树干边缘约束下的变区域立体匹配,然后利用非线性度量误差模型进行整体匹配。对于相同的立体图像对,本文分别采用的Canny算子、模板为13×13的LoG算子和Sobel算子检测的树干边缘做约束,区域相似性度量分别采用熵差、不变矩、相关性以及三者的综合。按照本文提出的匹配策略获得了不同的匹配结果。通过对不同匹配方法获得的树干边缘的匹配点集进行重建,计算树木点位坐标和树木点位,对实验结果进行对比分析得出结论。其中人机交互式的Canny算子检测出的树干边缘特征约束下,变区域的相关匹配或综合测度匹配获得的匹配点集,然后进行基于非线性度量误差模型的整体匹配优于其它匹配算法。当采用单目标定的摄像机参数,重建到地理坐标系下时,胸径测定的平均相对误差分别为7.584118%(相关)和4.8394047%(综合测度);树木点位平均误差分别为164.6309mm(相关)和167.18mm(综合测度)。当采用双目标定的摄像机参数重建到摄像机1坐标系下时,胸径测定的平均相对误差分别为7.828278%(相关) WP=7 和4.433936%(综合测度);树木点位平均误差分别为177.1102mm (相关)和175.3981mm(综合测度)。 第四章简要概述了FVision。FVision是基于本文提出的立体视觉理论和方法,在Visual C++6.0下开发的树木近景立体量测系统。在FVision中包含了错误信息类、数学运算类、遗传算法类、图像处理类,图像特征检测类、视觉类等。实现了树木图像显示与处理、特征检测、形态学处理、立体匹配、摄像机标定及三维重建等具有林业特色的功能,同时还有数据输入输出、编辑撤销和还原、人机交互、容错机制等辅助功能。 实践表明,立体视觉技术测定的树木点位坐标完全能够满足森林资源调查的精度要求,而胸径测定基本能够满足资源调查的精度要求。
【学位授予单位】:中国林业科学研究院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:S757.2

【引证文献】
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2 韩旭;韩笑;冯仲科;孙一权;闫飞;曹孟磊;;基于影像分割的树木特征点提取方法研究[J];林业调查规划;2011年04期
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【参考文献】
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6 季铮;张剑清;詹总谦;;基于特征不变量的目标识别定位方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 刘磊;王永骥;;基于单目视觉的机器人动态目标识别与跟踪[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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9 陈文颉;刘劲;甘名刚;;基于NMI特征匹配及位置预测的目标自动跟踪及其DSP实现[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 江萍;;车牌分割中的阈值选择策略[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
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1 张子迎;多机器人协作及环境建模技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 闫培雷;考虑隔墙影响的框架结构非线性地震反应分析及地震灾场模拟[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 王文标;基于视觉测量的快速再制造成形系统关键技术研究[D];大连海事大学;2010年
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6 张忠华;喀斯特森林植被种群生态学与群落稳定性分析[D];华东师范大学;2011年
7 孙贤斌;三维信息获取技术中定标与图形包含问题的研究[D];华中科技大学;2010年
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9 韩守东;纹理建模与图切分优化方法研究[D];华中科技大学;2010年
10 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
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1 马彦平;基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究[D];华中农业大学;2010年
2 田冰;基于SOM网的多目标图像轮廓提取技术的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 赵永刚;图像检索中形状描述和匹配算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 邓小铭;基于OpenCV的物体三维检测系统研究[D];南昌航空大学;2010年
5 陈忠翔;基于立体视觉的三维重建方法研究[D];南昌航空大学;2010年
6 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
7 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
8 王晶;数字摄影技术在矿山提升设备变形监测中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
10 宗雯雯;基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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1 魏占国;林木联合采育机底盘设计理论研究与应用[D];北京林业大学;2011年
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1 范大昭;数字地图矢量数据检查的研究与实践[D];解放军信息工程大学;2001年
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4 石继雨;机器人双目立体视觉技术研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
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9 余洪山;主动立体视觉关键技术及其应用研究[D];湖南大学;2004年
10 苍桂华;非量测数码影像的量测应用方法研究[D];河海大学;2005年
【二级引证文献】
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1 常铭;李亮;陈志强;;CT扫描中的汇聚式双目立体视觉系统参数研究[J];中国体视学与图像分析;2011年01期
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1 孙一权;基于特征的近景树木影像匹配策略研究[D];北京林业大学;2011年
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3 薛长松;基于DM642的双目视觉控制系统研究[D];河南大学;2007年
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5 柳皓笛;基于立木测量目的的摄像机标定方法研究[D];北京林业大学;2009年
6 时洪光;基于双目视觉的运动目标定位研究[D];青岛大学;2010年
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【二级参考文献】
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7 马桂珍;基于立体视觉的三维景物重建与跟踪技术研究[D];国防科学技术大学;2004年
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10 郑飞;基于立体视觉的三维场景重建与绘制[D];合肥工业大学;2003年
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