平面约束下的立木高度提取方法
阅读：640发布：2023-12-26
专利汇可以提供平面约束下的立木高度提取方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种平面约束下的立木高度提取方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一，参照物的选取；步骤二，获取待测高度的立木图像；步骤三，参照物轮廓识别；步骤四，灭点坐标检测；步骤五，构建交比信息，设定MN为已知高度的参照物，从而可以通过两者之比来计算待测物MQ的高度，设定待测立木高度为T2,已知T2=MQ则可根据 像素 之间的比例关系求出待测立木的高度。本发明的方法，无需获得相机的内参和外参，即可完成立木高度测量，简化了计算机运算过程中的繁琐过程，减少了直线检测结果的误差，提高了平面内线段计算的灵活性,尤其适合于结构化情况下立木场景对象的几何信息提取。，下面是平面约束下的立木高度提取方法专利的具体信息内容。
1.一种平面约束下的立木高度提取方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一：参照物的选取
a.选取一个长度大于宽度、高度和宽度相等的长方体作为参照物；
步骤二：获取待测高度的立木图像
b.在自然环境下使用移动手机设备拍摄所述参照物图像；
c.将步骤一中选取的参照物放置于待测高度的树木旁边，使用所述相机拍摄含有所述参照物的立木图像；
步骤三：参照物轮廓识别
d.参照物模版匹配
采用金字塔模版匹配的方法找到参照物在所述立木图像中的位置；
e.Canny算子轮廓边缘检测
采取canny算子边缘检测，对步骤d匹配到图像中的参照物进行边缘检测，提取几何信息并进行特征点坐标的计算；
f.hough变换提取直线特征
将步骤e获取的参照物边缘特征点坐标按指定步长n离散化为多个小格，然后采用“多对一”映射，计算图像空间中共线的多个像素点在参数平面中对应的参数值，若计算结果落在参数平面某一小格内，就使该小格的累加器加1，累积值最大的小格即为图像空间中直线的参数；
步骤四：灭点坐标检测
g.利用灭点几何和射影几何来进行距离估计
用直线与灭点之间的一致性度量性表示直线与灭点之间的位置关系，用不同直线间的距离表示相似程度，评判比较两者之间的相似程度，评判结束后根据射影几何原理，对平行直线段组中的任意一条直线ij，及其对应的灭点v，由i,j,v三点共线可得公式(1)：
(yv-yi)(xj-xi)-(xv-xi)(yj-yi)＝0 (1)
式中xi、xj、xv、yi、yj、yv分别为i点的x坐标，j点的x坐标，v点的x坐标，i点的y坐标，j点的y坐标，v点的y坐标的图像坐标；
步骤五：构建交比信息
h.竖直平面上线段长度计算
通过所述参照物高度，来进行树木高度信息的提取：
真实三维空间坐标和二维图像坐标之间交比的关系，如式(2)所示：
其中S点为真实空间所有垂直直线的交点，且这个点在无穷远处，Q点为真实空间内同一方向所有水平直线的交点，这个点也在无穷远处，因为S点和Q点的距离在真实空间下都为无穷远，所以实际距离和无穷远相比，点Q和点N的差异可以忽略不计，则推出SN/SQ＝1，可得公式(3)：
在上式中，二维平面上坐标信息都可以直接在图像上的得到计算出来，设定MN为已知高度的参照物，从而可以通过两者之比来计算待测物MQ的高度，设定待测立木高度为T2,已知T2＝MQ则可根据像素之间的比例关系求出待测立木的高度。
平面约束下的立木高度提取方法
技术领域
[0001] 本发明涉及树木高度的测量方法，尤其是一种平面约束下的立木高度提取方法。
背景技术
[0002] 在森林资源调查中，测定树木高度成为一项必需的工作[1]。目前，除了传统的目测[2] [3]法，人工接触式测绘方法等简易方法 以外，以传感器为原理的激光测树仪 ，望远测树仪[4]等工具的测量方法也得到广泛使用。传统的测绘方法劳动强度大、人力成本高、效率低，而专业精密测量设备存在操作复杂、不易携带、成本较高等问题[5-6]。随着科技的发展，机器视觉技术进行树木高度测量具有图像信息精确、设备操作简单、成本低等优点[7]。
[0003] 现有技术中，单目视觉三维信息重构无需事前知道摄像机参数和相机运动信息,在几何建模、图像信息提取中有大量的应用前景[8]。近些年,越来越多的单目测量方法被提出，用来计算图像中待测物的高度信息。缪永伟[9]提出了利用灭点原理对单幅输入图像进行相机标定并生成粗糙建筑物模型的方法，但在比较复杂的场景下，算法所提出的自动检[10]测重复结构算法不能完全识别，需要用户进一步手动标记。吴军 根据灭点的属性建立关于径向畸变系数与灭点坐标参数的非线性模型，对该模型优化估计径向畸变系数和灭点坐标；由于当畸变较小时，相机拍摄的自然场景图像的畸变系数，图像中畸变直线的曲率很小，从图像中提取畸变直线非常困难。王美珍[11]将相机平面和三维场景通过进行线性转换所获得的参数来计算线段距离；但算法的精度受到三维场景中参考长度的选择影响，且不同方向的待测线段的长度量测结果精度不同，导致测量结果精度不稳定。以上这些方法需要对输入图像的获取进行较多的约束,包括相机屏幕的横纵比固定、主点位于图像中心位置等，且需要进行大量的矩阵运算，对场景中的几何要求也较高。
[0004] 【参考文献】
[0005] [1]黄心渊,王海.“数字林业”及其技术与发展[J].北京林业大学学报,2006(06)：142-147.
[0006] [2]侯红亚，王立海，徐华东，等.目测法估测树高的误差分析J].森林工程，2012，28(2)：6--8.
[0007] [3]杨立岩,冯仲科,范光鹏,等.激光摄影测树仪设计与试验[J].农业机械学报,2018,49(01)：211-218.
[0008] [4]邱梓轩,冯仲科,卢婧,等.望远摄影测树仪设计与试验[J].农业机械学报,2017,48(12)：202-207+213.
[0009] [5]周广益,熊涛,张卫杰,等.基于极化干涉SAR数据的树高反演方法[J]. 清华大学学报(自然科学版),2009,49(04)：510-513.
[0010] [6]赵芳,冯仲科,高祥,等.树冠遮挡条件下全站仪测量树高及材积方法 [J].农业工程学报,2014,30(02)：182-190.
[0011] [7]刘同海,滕光辉,付为森,等.基于机器视觉的猪体体尺测点提取算法与应用[J].农业工程学报,2013,29(02)：161-168.
[0012] [8]陈尔学,李增元,庞勇,等.基于极化合成孔径雷达干涉测量的平均树高提取技术[J]林业科学，2007，43(4)：66－71.
[0014] [10]吴军,徐刚,董增来,等.引入灭点约束的TSAI两步法相机标定改进研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2012,37(1)：17-21.
[0015] [11]王美珍,刘学军,甄艳,等.包含圆形的单幅图像距离量测[J].武汉大学学报(信息科学版),2012,37(03)：348-353.
发明内容
[0016] 本发明的目的是提供一种平面约束下的立木高度提取方法，无需获得相机的内参和外参，即可完成立木高度测量，极大的减少了计算机运算过程中的繁琐过程，减少了直线检测结果的误差、直线的长度以及候选灭点与约束直线之间的位置关系对灭点检测精度的影响，提高了平面内线段计算的灵活性,尤其适合于结构化情况下立木场景对象的几何信息提取。
[0017] 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0018] 一种平面约束下的立木高度提取方法，其特征在于包括如下步骤：
[0019] 步骤一：参照物的选取
[0020] a.选取一个长度大于宽度、高度和宽度相等的长方体作为参照物；
[0021] 步骤二：获取待测高度的立木图像
[0022] b.在自然环境下使用移动手机设备拍摄所述参照物图像；
[0023] c.将步骤一中选取的参照物放置于待测高度的树木旁边，使用所述相机拍摄含有所述参照物的立木图像；
[0024] 步骤三：参照物轮廓识别
[0025] d.参照物模版匹配
[0026] 采用金字塔模版匹配的方法找到参照物在所述立木图像中的位置；
[0027] e.Canny算子轮廓边缘检测
[0028] 采取canny算子边缘检测，对步骤d匹配到图像中的参照物进行边缘检测，提取几何信息并进行特征点坐标的计算；
[0029] f.hough变换提取直线特征
[0030] 将步骤e获取的参照物边缘特征点坐标按指定步长n离散化为多个小格，然后采用“多对一”映射，计算图像空间中共线的多个像素点在参数平面中对应的参数值，若计算结果落在参数平面某一小格内，就使该小格的累加器加1，累积值最大的小格即为图像空间中直线的参数；
[0031] 步骤四：灭点坐标检测
[0032] g.利用灭点几何和射影几何来进行距离估计
[0033] 用直线与灭点之间的一致性度量性表示直线与灭点之间的位置关系，用不同直线间的距离表示相似程度，评判比较两者之间的相似程度，评判结束后根据射影几何原理，对平行直线段组中的任意一条直线ij，及其对应的灭点v，由 i,j,v三点共线可得公式(1)：
[0034] (yv-yi)(xj-xi)-(xv-xi)(yj-yi)＝0 (1)
[0035] 式中xi、xj、xv、yi、yj、yv分别为i点的x坐标，j点的x坐标，v点的x坐标，i点的y坐标，j点的y坐标，v点的y坐标的图像坐标；
[0036] 步骤五：构建交比信息
[0037] h.竖直平面上线段长度计算
[0038] 通过所述参照物高度，来进行树木高度信息的提取：
[0039] 真实三维空间坐标和二维图像坐标之间交比的关系，如式(2)所示：
[0040]
[0041] 其中S点为真实空间所有垂直直线的交点，且这个点在无穷远处，Q点为真实空间内同一方向所有水平直线的交点，这个点也在无穷远处，因为S点和Q 点的距离在真实空间下都为无穷远，所以实际距离和无穷远相比，点Q和点N 的差异可以忽略不计，则推出SN/SQ＝1，可得公式(3)：
[0042]
[0043] 在上式中，二维平面上坐标信息都可以直接在图像上的得到计算出来，设定MN为已知高度的参照物，从而可以通过两者之比来计算待测物MQ的高度，设定待测立木高度为T2,已知T2＝MQ则可根据像素之间的比例关系求出待测立木的高度。
[0044] 与现有技术相比本发明的有益效果是：通过引入参照物，利用灭点几何和射影几何来进行距离估计，无需获得相机的内参和外参，即可完成立木高度测量，极大的减少了计算机运算过程中的繁琐过程，减少了直线检测结果的误差、直线的长度以及候选灭点与约束直线之间的位置关系对灭点检测精度的影响，提高了平面内线段计算的灵活性,尤其适合于结构化情况下立木场景对象的几何信息提取。附图说明
[0045] 图1是本发明所使用的参照物的结构示意图；
[0046] 图2是含有图1参照物的立木图像；
[0047] 图3是对图2进行参照物模板匹配处理得到的图；
[0048] 图4是图3的参照物边缘轮廓提取图；
[0049] 图5是图4的特征点坐标信息提取图；
[0050] 图6是立木交比信息构建模拟示意图；
[0051] 图7是图6在自然环境下交比信息直线提取的实例示意图。
具体实施方式
[0053] 步骤一：参照物的选取
[0054] 选取一个长度大于宽度、高度和宽度相等的长方体作为参照物；参照物的规格为长70cm、宽50cm、高50cm。该尺寸下的参照物所提供的平面约束条件便于灭点坐标的提取。如图1所示。
[0055] 步骤二：获取待测高度的立木图像
[0056] 首先在自然环境下使用数码相机拍摄所述参照物图像；采用小米手机，型号为MI 2S，Android版本为4.1.2，分辨率为2160×1080。选取合适地点的测试样木。同时在拍摄点处利用人工测量和皮尺或测高仪等接触式的测量工具进行多次立木高度的测量，计算其平均值以此来确定验证立木实际高度T1的真实值。通过实际测量得出立木真实高度T1＝6.1m。
然后将步骤一中选取的参照物放置于待测高度的立木旁，使用所述相机拍摄含有所述参照物的立木图像；如图2所示(该图像为彩色图像，为了符合专利法实施细则有关附图的要求，进行了去彩色处理)。
然后将步骤一中选取的参照物放置于待测高度的立木旁，使用所述相机拍摄含有所述参照物的立木图像；如图2所示(该图像为彩色图像，为了符合专利法实施细则有关附图的要求，进行了去彩色处理)。
[0057] 步骤三参照物轮廓识别
[0058] 接着在检测图像中的目标过程中，采用金字塔匹配算法进行模板匹配，以缩小参照物坐标值提取的范围，提高参照物坐标点提取的准确性。模板匹配的过程：(1)为待匹配的图像和模板图像创建nLevels层金字塔图像。(2)从金字塔最高层开始进行匹配，最高层的要完全扫描匹配，得到的最佳匹配位置后向下层传递(乘以2)；根据传递的位置，在5*5的窗口范围内进行扫描匹配，扫描遍历直到最低层。(3)匹配时采用的相似性度量为归一化相关系数(4)创建金字塔时进行了降采样(除2)，然后用2*2的平滑滤波器进行了处理。
[0059] 在OpenCV编译环境中通过函数function pyImg＝pyramid(img,nLevels)创建图像的金字塔，层数由nLevels参数指定,返回一个结构体，其中包含nLevels张图像在函数nccImg＝cell(nLevels,1)；nStep＝2；5*5srcPrad＝pyramid(img, nLevels)；temPrad＝pyramid(template,nLevels)；计算待匹配图像和模板的图像金字塔。接着使用function ncc＝NCC(img_1,img_2,isNorm)计算两幅图像的归一化相关系数，其绝对值越大表示越相似。最后对图像使用函数function d_img＝ downSample(img)进行降采样(2*2)并平滑处理。其中img为源图像如(步骤二中图2所示)template模板图像(如图1所示)nLevels金字塔层数@nccImg进行金字塔匹配时每层对应的归一化相关系数图像。
[0060] 然后基于金字塔匹配算法进行模板匹配的处理结果上，采取canny算子边缘检测，在模板匹配图像(如图3所示)的基础上对匹配到图像中的参照物进行边缘检测，根据彩色图像RGB转灰度公式：gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114 转化彩色图像中每个RGB像素转为灰度值。设置默认方差值窗口大小为16x16，使用函数float kernel[][]＝new float[gaussianKernelWidth][gaussianKernelWidth]；生成成高斯卷积核算子。使用算子计算图像X方向与Y方向梯度，根据梯度计算图像边缘幅值与角度大小。设定3x3的像素区域，中心像素P(x,y)根据上一步中计算得到边缘角度值angle，将角度分为四个离散值0、45、90、135。其中黄色区域取值范围为0～22.5与157.5～180、绿色区域取值范围为22.5～67.5、蓝色区域取值范围为67.5～112.5、红色区域取值范围为112.5～157.5。得到角度之后，比较中心像素角度上相邻两个像素，如果中心像素小于其中任意一个，则舍弃该边缘像素点，否则保留。根据边缘检测(如图4所示)，计算出的特征点 A(391,615)B(463,646)C(393,704)D(465.739)E(481.608)F(540.631)G(542,723)H(29 0,563)I(319,19)。将提取获取的参照物边缘特征点坐标按一定步长n(优选n＝5) 离散化为多个小格，然后采用“多对一”映射，计算图像空间中共线的多个像素点在参数平面中对应的参数值，若计算记过落在参数平面某一小格内，就使该小格的累加器加1，累积值最大的小格即为图像空间中直线的参数；如图5所示
[0061] 步骤四：灭点坐标检测
[0062] 利用灭点几何和射影几何来进行距离估计，用直线与灭点之间的一致性度量性表示直线与灭点之间的位置关系，用不同直线间的距离表示相似程度，两者之间的距离越小，则直线之间相似程度越高，使用改进的聚类算法，使计算更精确。
[0063] 平行直线段组中的任意一条直线ij，及其对应的灭点v，由i,j,v三点共线可得公式(4)：
[0064] (yv-yi)(xj-xi)-(xv-xi)(yj-yi)＝0 (4)
[0065] 式中xi、xj、xv、yi、yj、yv分别为i点的x坐标，j点的x坐标，v点的x坐标，i点的y坐标，j点的y坐标，v点的y坐标的图像坐标；把上述特征点坐标带入公式(4)可得出V1(7,296)V2(612,369)。
[0066] 步骤五：构建交比信息
[0067] 参照物位于三维平面上(以此为地面)，知道它的长，宽，高的坐标信息。 A,B,C,D,E,F,G是参照物的七个顶点。I,H为待测物的两个顶点。在平面影射中，现实世界平行的两条线段最终会相交与某一点，也就是灭点。延长AE,BF,DG 相交于点V2，该点为参照物在Y轴上的灭点，延长AB,EF相交于V1，该点为参照物在X轴上的灭点，连接V1V2，该线为参照物的一条灭线。在灭线上的任意一点，对其两组平行的垂直线的交比不变。由于参照物和被测物的实际空间位置是在同一地平线上的，所以H,G处在同一水平面，连接并延长H,G相交灭线V1V2于点O。从O点出发，连接O,F两点相交HI于点K，K点坐标为(292,517)，得到线段HK。如图6(该图像为彩色图像，为了符合专利法实施细则有关附图的要求，进行了去彩色处理)所示。设定MN为已知参照物的高，从而可以通过两者之比来计算待测物MQ的高度，根据MQ＝T2，MN＝FG,由公式(3)三维空间坐标到二维空间坐标的转换关系可以得出公式(5)：
[0068]
[0069] 由步骤一中设定的参照物尺寸可以得知HK和FG的实际空间物理长度上相等且为50cm，根据HK和HI的在图像上的比值求出HI的实际高度。其中
像素点， 像
素点。可以得出待测立木高度T2＝0.5m*544.77/46.04＝5.91m。如图7(该图像为彩色图像，为了符合专利法实施细则有关附图的要求，进行了去彩色处理)所示。
像素点， 像
素点。可以得出待测立木高度T2＝0.5m*544.77/46.04＝5.91m。如图7(该图像为彩色图像，为了符合专利法实施细则有关附图的要求，进行了去彩色处理)所示。
[0070] 对比实验
[0071] 为了验证本发明方法的有效性，在本文实验采用小米手机，型号为MI 2S， Android版本为4.1.2，分辨率为2160×1080。借助java语言,OpenCV库实现了从三维空间中提取灭点的计算立木高度。使用长宽高已知，分别为70cm，50cm， 50cm的参照物。选取测试样木的树高分布依次递增，树高值分布在2-7米之间。同时在拍摄点处利用人工测量和皮尺或测高仪等接触式的测量工具进行多次立木高度的测量，计算其平均值以此来确定验证立木实际高度的真实值。
[0072] 测量结果如表1所示。从表1可以看出,测量值与真值绝对误差最大为26cm, 最小为7cm,其相对误差分别为4.73％和1.84％,表明此方法已可满足国家森林资源连续清查对树高测量的精度小于5％的应用需求。
[0073] 表1树高实验测量数据
[0074] Table 1 The measurement data of the Tree height
[0075] 。
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