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关于立木测量方法论文范文 基于OpenCV的立木测量方法相关论文写作参考文献

分类:硕士论文 原创主题:立木测量方法论文 更新时间:2024-02-17

基于OpenCV的立木测量方法是关于立木测量方法方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关立木测量方法论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

摘 要:为提高立木测量的效率和精度,在分析立木信息采集现状的基础上,从像素比值关系构建立木的胸径测量模型出发,通过对手机相机图片使用VC++语言编译环境下调用OpenCV库函数进行镜头畸变校正、Gamma校正等图像处理,求解立木的胸径.经过试验验证,测量结果的相对误差比较小,在林业需求的测量范围内.

关键词:立木测量;镜头畸变校正;Gamma校正

中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)03-0212-02

Abstract: In order to improve the efficiency and accuracy of standing tree measurement, this paper attempted to construct a measurement model of DBH from the ratio of pixels and performed lens distortion correction and Gamma correction by calling the OpenCV library function in a VC ++ language environment Processing to calculate the diameter of standing tree Based on analyzing the present situation of collection of standing tree information. The experiment results show that the relative error of the measurement results is relatively all and can meet the measurement range of the forestry demand.

Key words: standing tree measurement; Lens distortion correction; Gamma correction

对立木的测量是森林资源调查的重要工作之一,其测量结果和精度将直接影响森林资源调查的质量以及林木生长状况的分析[1].传统的测量方法主要是使用布鲁莱斯测高器、卷尺等测量工具来测量立木,但有可能会导致外业测量的劳动量大.随着对林业调查数据的精准性的要求越来越高,产生了许多有关林业数据获取和分析的方法[2-5].随着计算机视觉技术的日趋发展成熟,一些研究者利用计算机视觉技术进行图像处理获取立木信息.陶司光等利用数码相片进行阈值分割进行提取立木信息[6].OpenCV计算机视觉库作为一种开源的库为数字图像的处理提供了极大的方便[7].

本文根据立木测量的实际情况出发,从像素比值关系构建立木的胸径测量模型出发,通过对手机相机图片使用VC++语言编译环境下调用OpenCV库函数进行镜头畸变校正、Gamma校正等图像处理,最终求解立木的胸径.

1 胸径测量模型

在摄影测量时,物体的空间坐标转化为图像的像素坐标往往产生摄像机成像的不均匀性,无法满足所用的理想成像模型,在一定条件下物体的所占的像素个数基本不变,因此,在一幅图像中可以利用參照体上的某一线段的实际长度作为参照线段和目标立木胸径处长度所占的像素比值关系计算出立木的胸径长度[8].图1是利用该原理的求解立木胸径的模型图.

图1中,M表示立木投影到图像中的胸径所占的像素值大小;N表示参照线段投影到图像中的长度所占的像素个数;(x,y1)表示A点的计算机图像坐标;(x,y2)表示B点的计算机图像坐标;(x’,y’1)和(x’,y’2)分别表示C点和D点的计算机图像坐标;H表示立木抽象出来的实际胸径长;L表示参照线段抽象出来的实际长度.H的单位为cm, L的单位为cm.根据像素个数比例关系,有如下基本关系:

2 镜头畸变校正

由于摄像机镜头固有属性和其在制造时的技术欠缺等因素的影响会导致镜头畸变的产生,从而出现了图像中实际的点与理性透镜模型的平面点偏差的现象,这就是图像的畸变[9].摄像机的透镜主要是在成像仪的边缘产生显著的畸变,镜头畸变一般分为径向畸变、切向畸变.径向畸变主要表现为图像的实际像点偏移到了理想像点的径向方向的畸变误差,切向畸变主要表象为图像的实际像点偏移到了理想像点的切向方向的畸变误差,一般镜头失真的主要因素是径向畸变[8].针对这种原因造成的图像畸变误差,本文使用OpenCV的calibrateCamera函数求畸变图像的内参和畸变参数,函数形式如下[10].本文使用印有25mm×25mm的10×7黑白棋盘A4纸粘贴的标定板在墙上或者树上进行试验校正.

double cv::calibrateCamera( InputArrayOfArrays objectPoints,

InputArrayOfArrays imagePoints,

Size imageSize,

InputOutputArray cameraMatrix,

InputOutputArray distCoeffs,

OutputArrayOfArrays rvecs,

OutputArrayOfArrays tvecs,

int flags 等于 0,

TermCriteria criteria 等于 TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON)

) .

在得到内参和畸变系数后保存入XML文件或者文本文档中,下次使用即可将XML文件或者文本文档中数据导入相应矩阵,将具有内参和畸变系数的矩阵代入OpenCV的undistort函数来对采集到的立木图像进行畸变误差校正, 函数形式如下[11].

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参考文献:

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4、 利用二氧己烷抽提毛竹蒸爆浆木素方法 摘 要:植物纤维是地球上最丰富的可再生资源,植物纤维资源的转化利用已成为必然趋势,而在植物纤维功能转化中预处理技术起着非常重要的作用。本文用二氧。

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