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Panicle-3D: A low-cost 3D-modeling method for rice panicles based on deep learning, shape from silhouette, and supervoxel clustering

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The Crop Journal 2022年第5期10卷 1386-1398页

作者： Dan Wu Lejun Yu Junli Ye ruifang zhai Lingfeng Duan Lingbo Liu Nai Wu Zedong Geng Jingbo Fu Chenglong Huang Shangbin Chen Qian Liu Wanneng Yang Britton Chance Center for Biomedical Photonics Wuhan National Laboratory for Optoelectronicsand Key Laboratory of Ministry of Education for Biomedical PhotonicsDepartment of Biomedical EngineeringHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074HubeiChina School of Biomedical Engineering Hainan UniversityHaikou 570228HainanChina National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement National Center of Plant Gene ResearchHuazhong Agricultural UniversityWuhan 430070HubeiChina

Self-occlusions are common in rice canopy images and strongly influence the calculation accuracies of panicle traits. Such interference can be largely eliminated if panicles are phenotyped at the 3 D *** on 3 D panicle phenotyping has been limited. Given that existing 3 D modeling techniques do not focus on specified parts of a target object, an efficient method for panicle modeling of large numbers of rice plants is lacking. This paper presents an automatic and nondestructive method for 3 D panicle modeling. The proposed method integrates shoot rice reconstruction with shape from silhouette, 2 D panicle segmentation with a deep convolutional neural network, and 3 D panicle segmentation with ray tracing and supervoxel clustering. A multiview imaging system was built to acquire image sequences of rice canopies with an efficiency of approximately 4 min per rice plant. The execution time of panicle modeling per rice plant using 90 images was approximately 26 min. The outputs of the algorithm for a single rice plant are a shoot rice model, surface shoot rice model, panicle model, and surface panicle model, all represented by a list of spatial coordinates. The efficiency and performance were evaluated and compared with the classical structure-from-motion algorithm. The results demonstrated that the proposed method is well qualified to recover the 3 D shapes of rice panicles from multiview images and is readily adaptable to rice plants of diverse accessions and growth stages. The proposed algorithm is superior to the structure-from-motion method in terms of texture preservation and computational efficiency. The sample images and implementation of the algorithm are available online. This automatic, cost-efficient, and nondestructive method of 3 D panicle modeling may be applied to high-throughput 3 D phenotyping of large rice populations.

关键词： Panicle phenotyping Deep convolutional neural network 3D reconstruction Shape from silhouette Point-cloud segmentation Ray tracing Supervoxel clustering

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激光扫描多三维视图的全自动无缝镶嵌

武汉大学学报（信息科学版） 2007年第2期32卷 100-103页

作者：张剑清翟瑞芳郑顺义武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

探讨了不同坐标系下的三维点云统一到某一固定坐标系下形成完整目标的问题,提出了一种全自动获取三维视图配准初值的方法。对多三维视图,应用基于闭合条件的整体平差模型,获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现了对多三维视图的全自动... 详细信息

探讨了不同坐标系下的三维点云统一到某一固定坐标系下形成完整目标的问题,提出了一种全自动获取三维视图配准初值的方法。对多三维视图,应用基于闭合条件的整体平差模型,获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现了对多三维视图的全自动无缝镶嵌。利用激光扫描仪的实际扫描数据进行了试验,得到了预期的结果,并验证了本文方法的可行性和有效性。

关键词：激光扫描闭合条件整体平差无缝镶嵌

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基于非量测相机的复杂物体三维重建

武汉大学学报（信息科学版） 2008年第5期33卷 446-449页

作者：郑顺义张祖勋翟瑞芳武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

针对复杂物体的三维重建,提出了利用非量测相机进行复杂物体的三维表面几何信息的获取和几何建模。为了便于获取影像,设计了一个旋转平台,可以利用旋转平台上的平面控制格网板方便地进行相机标定;对于获取的重建影像,采用多基线影像匹... 详细信息

针对复杂物体的三维重建,提出了利用非量测相机进行复杂物体的三维表面几何信息的获取和几何建模。为了便于获取影像,设计了一个旋转平台,可以利用旋转平台上的平面控制格网板方便地进行相机标定;对于获取的重建影像,采用多基线影像匹配自动获取影像间的同名特征,随后利用区域网光束法平差进行相关的解算,得到物体表面密集的点云;最后利用基于特征点在影像上的可见性信息构建物体的表面模型。实际数据的试验表明,该方法是可行的、有效的。

关键词：非量测相机复杂物体三维重建多基线影像匹配

LiDAR和航空影像集成的复杂建筑物重建研究

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计算机工程与应用 2013年第2期49卷 13-18,23页

作者：林承达翟瑞芳华中农业大学资源与环境学院武汉430070 华中农业大学理学院计算机系武汉430070

利用航空影像和LiDAR数据各自的优势点而进行的融合为复杂建筑物三维重建提供了一种可靠的途径。利用LiDAR数据获取建筑物初始边界,在航空影像中提取出边界特征,从而对初始建筑物边界进行精化;针对少量错误和丢失的建筑物边界进行编辑,... 详细信息

利用航空影像和LiDAR数据各自的优势点而进行的融合为复杂建筑物三维重建提供了一种可靠的途径。利用LiDAR数据获取建筑物初始边界,在航空影像中提取出边界特征,从而对初始建筑物边界进行精化;针对少量错误和丢失的建筑物边界进行编辑,开发了相应的软件系统。对某研究区域进行实验,并从重建建筑物模型的正确性、完整性和精度三方面进行分析,证明了所提出算法的可行性和有效性。

关键词：航空影像 LiDAR 建筑物重建

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基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

农业工程学报 2016年第8期32卷 142-147页

作者：翟瑞芳方益杭林承达彭辉刘善梅罗俊华中农业大学信息学院武汉430070 航天恒星科技有限公司武汉430070 华中农业大学资源与环境学院武汉430070

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文... 详细信息

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。

关键词：图像分割算法高斯分布 HSI颜色模型大田油菜

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基于视差图像的重叠果实图像分割算法

农业机械学报 2012年第6期43卷 167-173页

作者：彭辉吴鹏飞翟瑞芳刘善梅吴兰兰景秀华中农业大学理学院武汉430070 华中农业大学计算机应用研究所武汉430070 华中农业大学工学院武汉430070

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息... 详细信息

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。

关键词：重叠果实双目立体视觉视差图像图像分割

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激光点云和数字影像结合的目标重建研究

计算机工程与应用 2011年第25期47卷 212-215页

作者：翟瑞芳林承达邵锐锋吴鹏飞华中农业大学理学院计算机系武汉430070 华中农业大学资源与环境学院武汉430070 大连东软信息学院计算机系辽宁大连116023

针对复杂目标的重建,利用近景激光扫描仪和机控的旋转平台获取目标的激光点云与数字影像两种不同的数据源,提出了一种大旋转角度的不同视点激光点云的配准算法,并实现了多视点云的无缝配准,建立目标完整的三维几何模型,对实验结果进行... 详细信息

针对复杂目标的重建,利用近景激光扫描仪和机控的旋转平台获取目标的激光点云与数字影像两种不同的数据源,提出了一种大旋转角度的不同视点激光点云的配准算法,并实现了多视点云的无缝配准,建立目标完整的三维几何模型,对实验结果进行了精度评定。在此基础上,利用序列数字影像实现目标的纹理恢复,使得重建的目标既能够表现出精确的几何特征,又能够表现出丰富的纹理特征。实验证明,复杂目标重建的几何精度和纹理效果与实际量测结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。

关键词：激光技术点云配准几何重建纹理重建

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结合超体素和区域增长的植物器官点云分割

计算机工程与应用 2019年第16期55卷 197-203页

作者：杨琳翟瑞芳阳旭彭辉陶莎华中农业大学资源与环境学院武汉430070 华中农业大学信息学院武汉430070

点云分割是点云识别与建模的基础。为提高点云分割准确率和效率,提出一种结合超体素和区域增长的自适应分割算法。根据三维点云的空间位置和法向量信息,利用八叉树对点云进行初始分割得到超体素。选取超体素的中心体素组成一个新的重采... 详细信息

点云分割是点云识别与建模的基础。为提高点云分割准确率和效率,提出一种结合超体素和区域增长的自适应分割算法。根据三维点云的空间位置和法向量信息,利用八叉树对点云进行初始分割得到超体素。选取超体素的中心体素组成一个新的重采样后的密度均匀点云,降低原始点云数据处理量,从而减少运算时间。建立重采样后点云数据的K-D树索引,根据其局部特征得到点云簇。最后将聚类结果返回到原始点云空间。分别选取植物三个物候期的激光扫描点云,对该方法的有效性进行验证。实验结果表明,该方法分割后点云与手工分割平均拟合度达到93.38%,高于其他同类方法,且算法效率得到明显提升。

关键词：超体素法向量区域增长点云分割

结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配

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计算机工程与应用 2011年第8期47卷 157-160页

作者：彭辉文友先翟瑞芳罗俊刘善梅华中农业大学理学院武汉430070 华中农业大学工学院武汉430070

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特... 详细信息

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特征点匹配。实验表明,该方法对一幅图像对的平均处理时间为293ms,在果实被遮挡或光线变化的情况下均能较好地进行特征点提取和匹配。该方法为后续的深度信息计算提供了基础。

关键词：立体匹配快速鲁棒特征(SURF)算子极线约束 Hessian矩阵