典型文献
基于深度信息的植株叶面积估算方法
文献摘要：
为实现低成本无损精确测量植株叶片面积,提出了一种基于TOF深度相机的植株叶片三维重建测量面积的方法.首先,采用Kinect v2相机获取植株三维点云数据;其次,通过背景差法去除背景点云、通过基于搜索半径和邻域内点云数相结合法去除离群点,实现点云预处理;然后采用FPFH特征初始配准和ICP算法精确配准16个角度点云,通过欧氏聚类实现植株叶片分割;最后采用滚球算法重建叶片表面网格模型,统计网格数量求得叶片面积.与传统坐标纸法比较,本研究方法测量叶片面积误差平均百分比为2.54?,试验结果表明,本方法成本低精确度高,可以满足植株叶片面积的无损测量需求.
文献关键词：
叶面积;三维重建;点云分割;植株
中图分类号：
作者姓名：
施滢;刘永华
作者机构：
南京理工大学紫金学院,江苏南京210023;江苏农林职业技术学院,江苏镇江212400
文献出处：
引用格式：
[1]施滢;刘永华-.基于深度信息的植株叶面积估算方法)[J].江苏农业科学,2022(23):171-175
A类：
B类：
深度信息,植株,叶面积估算,估算方法,本无,精确测量,叶片面积,TOF,深度相机,三维重建测量,Kinect,v2,三维点云数据,背景差法,背景点,邻域,内点,结合法,离群点,点云预处理,FPFH,配准,ICP,欧氏聚类,叶片分割,滚球,面网,网格模型,网格数,坐标纸,面积误差,精确度高,无损测量,点云分割
AB值：
0.469623
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