摘要：农田场景的三维重建对于研究远程监测作物的生长形态、预测作物产量、识别田间杂草等都具有重要作用。为解决农田场景图像三维重建困难、立体匹配精度较差等问题,该文提出了一种基于Rank变换的农田场景三维建模方法。该方法运用加权平均法灰度化图像,以保留农田场景的完整特征;以灰度图像的Rank变换结果作为匹配基元,采用基于归一化绝对差和测度函数的区域匹配算法获取场景的稠密视差图;根据平行双目视觉成像原理计算场景的空间坐标,并生成三维点云图;依据所得场景的三维坐标,对场景中感兴趣区域实现三维重建。采用标准视差计算测试图像验证立体匹配算法精确性,平均误匹配率较传统的绝对差和函数算法降低约5.63%。运用不同环境下的棉田场景图像测试三维重建方法,试验结果表明,在6.8 m的景深范围内,作物及杂草的高度、宽度等几何参数计算值与实际测量值接近,各项指标的平均相对误差为3.81%,验证了三维重建方法的可靠性及准确性。

关键词：作物 三维 视觉 农田场景 rank变换 

单位：中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室 北京100083