基于真彩色图像的活立木三维重建方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    30901164
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1614.竹学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

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。

结项摘要

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。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
基于立体视觉的摄像机标定方法的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科技创新导报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贺振;李琼砚;阚江明
  • 通讯作者:
    阚江明
基于叶片图像的植物识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科技导报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    阚江明,王怡萱,杨晓微,冷萃
  • 通讯作者:
    阚江明,王怡萱,杨晓微,冷萃
基于VC++的植物种类模式识别系统研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    湖南农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王怡萱;阚江明;张俊梅;杨锴;珂秋红
  • 通讯作者:
    珂秋红
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    广西大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    庞晓敏;闵子建;阚江明
  • 通讯作者:
    阚江明

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其他文献

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    阚江明
立木枝杈点自动识别方法
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    孙仁山
基于数学形态学的树木图像分割方
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    北京林业大学学报28(supp.2),132-136
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森林监测无线传感器网络自供电技术研究进展
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  • 作者:
    李文彬;庞帅;阚江明
  • 通讯作者:
    阚江明

其他文献

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阚江明的其他基金

基于深度神经网络的森林场景三维重建方法
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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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