基于真彩色图像的活立木三维重建方法

林业自主作业机器人作业环境中光照不均匀造成其视觉系统中基于灰度图象的活立木三维重建准确性差，给林业机器人在林区自主作业时的避障和活立木三维测量带来了困难。针对这一问题，本申请尝试从林业作业环境的真彩色图像入手，先探索RGB颜色信息空间与活立木图像中特征基元(包括特征点、特征曲线和特征曲线)的二维坐标平面之间的对应关系，再在RGB颜色信息空间中讨论特征基元二维坐标平面与活立木三维坐标空间的对应关系，从而建立一种全新的基于真彩色图像的活立木三维重建数学模型，消除光照不均匀对活立木三维重建精度的影响，以此提高活立木三维重建的准确性。基于真彩色图像的活立木三维重建方法对林业机器人避障和活立木三维测量等关键技术的研究有重要意义，为自主林业机器人视觉系统研究奠定基础；并拓宽了三维重建的研究思路，发展了计算机视觉中基于灰度图像三维重建理论。

自主作业林业机器人在林区避障和对活立木三维测量是自主作业林业机器人的重要功能，然而林区作业环境中光照条件的不可控，光照条件对基于灰度图像的活立木三维重建精度影响很大。申请人在前期研究发现活立木图像的颜色信息对光照条件不敏感，并提出了基于真彩色图像的活立木三维重建方法的研究课题，并获得了国家自然科学青年基金的资助。项目组在自主研制的林业机器人实验平台的基础上，对真彩色图像分割、真彩色图像特征点提取、基于颜色信息的立体匹配、基本矩阵估计、相机标定和活立木三维重建方法等内容进行了较为深入的研究。.（1）自主研制了一套四轮驱动的林业机器人实验平台，采用底层驱动、数据处理和控制决策三层立体结构，加装了导航定位、激光测量、双目视觉等多种传感器，可在林区复杂地形条下灵活可靠地运动，具备智能决策和环境建模的能力，为项目的研究提供了实验条件。.（2）探索了不同颜色空间下彩色图像的分割问题，发现在HIS颜色空间下利用S和I分量进行数学或运算，能够较好地去掉天空的干扰；在LAB颜色空间下对图像噪声消除效果比较好，提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法，有效地解决真彩色图像的噪声消除和图像分割问题。.（3）分析了描述物体光谱辐射特性的Kubelka-Munk的理论，建立了RGB颜色空间下真彩色图像颜色不变量模型，在此基础上确定了活立木真彩色图像特征点二维位置与RGB三维颜色空间的几何关系，解决了不同光照条件下真彩色图像特征点提取问题。.（4）分析了颜色信息相似性测度问题，确定了基于ZNCC的真彩色图像的相似性测度框架公式，该框架支持9种颜色空间，在此基础上根据立体视觉成像过程中存在的仿射变换和极线几何约束，同时考虑颜色信息和灰度值的约束关系，提出了一种基于多约束的图像精确匹配方法，匹配效率达到了99.87%。.（5）在基本矩阵估计和相机标定的基础上，建立基于真彩色图像的活立木三维重建方法，基于真彩色图像的活立木三维重建的平均相对误差为0.71%，表明基于真彩色三维重建精度高于基于灰度图像三维重建精度，拓展了基于灰度图像三维重建理论，为自主作业林业机器人视觉系统的研究奠定了基础。.（6）研究发现林业机器人在行走过程中会发生滑动，这些滑动会造成图像模糊和特征点匹配失效，从而影响活立木三维重建精度；同时基于真彩色图像的三维重建方法处理速度相对较慢，有待于进一步研究。