孫茜 鄭書河

摘要 概述了雙目視覺技術(shù)與基于雙目視覺的三維重建方法，介紹了基于雙目視覺的三維重建技術(shù)的發(fā)展歷程，分析了近幾年基于雙目視覺的三維重建方法在重構(gòu)植物三維模型中的應用進展，提出了一種基于雙目視覺技術(shù)的茶梢冠層三維重構(gòu)的方法。該方法具有成本低廉、易于實現(xiàn)、受光照影響小、實時性好等優(yōu)點，適合在自然環(huán)境中對果實、植物冠層等進行三維重建，可為果蔬采摘、植物生長狀況監(jiān)測、樹木修剪等領(lǐng)域的研究提供有益參考。

關(guān)鍵詞 雙目視覺;三維重建;植物可視化;茶梢冠層

中圖分類號 S126? 文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2021）24-0011-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.24.003

Method of Plant 3D Reconstruction Based on Binocular Vision and Its Application

SUN Qian，ZHENG Shu-he （College of Mechanical and Electrical Engineering，F(xiàn)ujian Agriculture and Forestry University，F(xiàn)uzhou，F(xiàn)ujian 350002）

Abstract Introduced the binocular vision technology，the 3D reconstruction method and the historical development of the 3D reconstruction technology based on binocular vision.We also analyzed the application progress of 3D reconstruction method in reconstructing 3D model of plants，proposed a method of 3D reconstruction of tea canopy based on binocular vision technology，and pointed out the future development trend of this method.This method has the advantages of low cost，easy implementation，less affected by illumination，and better real-time performance.It’s suitable for the 3D reconstruction of fruits and plant canopy in the natural environment，it provided a useful reference for research in the fields of fruit and vegetable picking，plant growth monitoring，and tree pruning.

Key words Binocular vision;3D reconstruction;Plant visualization;Tea crown layer

基金項目 茶園全程機械化作業(yè)關(guān)鍵技術(shù)研究（K1520005A05）;福建省自然科學基金（2017J01423）。

作者簡介 孫茜（1996—），女，黑龍江綏化人，碩士研究生，研究方向：茶樹冠層三維重建技術(shù)。*通信作者，教授，博士生導師，從事智能農(nóng)業(yè)裝備研究。

收稿日期 2021-07-14

智慧農(nóng)業(yè)的研究和應用日益蓬勃發(fā)展，逐步成為全球農(nóng)業(yè)發(fā)展的大趨勢，植物的可視化研究也逐漸成為研究熱點[1-2]。植物可視化是將植物學、計算機圖形學、仿真、傳感器等專業(yè)知識結(jié)合在一起，使植物的形態(tài)結(jié)構(gòu)在計算機上逼真重現(xiàn)的技術(shù)[3-4]。通過植物可視化技術(shù)，可以實現(xiàn)在計算機上模擬植物的生長過程[5-7]、重建植物單個器官的三維模型[5-7]、植物冠層生理生態(tài)功能仿真計算[8-10]、植物的表型分析[11]等操作。植物可視化的實現(xiàn)依賴于植物三維重建技術(shù)，是進行植物生長過程模擬的前提[12]，是植物冠層生理生態(tài)功能仿真計算的關(guān)鍵，在植物表型分析中扮演著至關(guān)重要的角色，對實現(xiàn)植物虛擬仿真分析、決策及應用，推廣智慧農(nóng)業(yè)具有十分重要的意義[13]。

雙目立體視覺技術(shù)模擬人眼獲取相同點產(chǎn)生的視差從而進行目標三維重建，獲取三維圖像[14-15]。與三維數(shù)字化儀等獲取植物點云信息的方式相比，雙目立體視覺技術(shù)成本更低、數(shù)據(jù)處理更少、實時性更好[16];與Kinect等獲取深度圖像方式相比，雙目立體視覺技術(shù)對硬件、成本要求更低，不易受到光照的影響[17-18];與基于模型的三維重建技術(shù)相比，雙目立體視覺技術(shù)計算復雜度更小，系統(tǒng)實時性更高[19];與基于多視角圖像三維重建技術(shù)相比，雙目立體視覺的設(shè)備和模型更簡單易實現(xiàn)，更適合戶外場景的重建。

1 雙目視覺技術(shù)概述

1.1 雙目視覺系統(tǒng)簡介

雙目立體視覺是機器視覺的一個重要分支，它模仿人的視覺原理獲取圖像的深度信息，將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維圖像，使機器具有感知三維空間的能力[20]。雙目視覺系統(tǒng)分為兩種[21]：一種是平行式光軸雙目視覺系統(tǒng)[22]，另一種是匯聚式光軸雙目視覺系統(tǒng)[23]，其中平行式光軸雙目視覺系統(tǒng)是雙目視覺系統(tǒng)在理想狀態(tài)下的一種形式，而在實際的工作中由于安裝誤差等因素，使用的雙目視覺系統(tǒng)為匯聚式光軸雙目視覺系統(tǒng)（圖1）。

雙目立體視覺是利用視差原理的一種機器視覺方法，該方法利用三角測量原理進行三維信息的獲取，基本原理如圖2所示。

基于雙目視覺的三維重建方法大致可以分為5個步驟，分別是圖像采集、雙目相機標定、圖像矯正、立體匹配和三維重建[24-25]。

①圖像采集：圖像采集是采用兩臺相同的相機左右平行放置，同時獲取同一個場景中的目標物體圖像。在采集圖像后需要對圖像進行預處理，為后續(xù)工作做準備。

②雙目相機標定[26]：雙目相機標定是為了獲取相機的內(nèi)參和外參系數(shù)，有了相機的內(nèi)外參數(shù)可以對相機拍攝的圖像進行校正，并對畸變進行優(yōu)化，得到畸變相對較小的圖像，為立體匹配提供約束條件，為三維重建提供所需的相機參數(shù)。

③圖像矯正：在實際的雙目立體視覺系統(tǒng)中，無法保證兩相機的絕對平行，以及相機的本身存在一定的畸變，所以要對采集的圖像進行校正。雙目校正主要利用極線約束，使兩張圖像的同一特征點處在同一水平直線上，這樣在特征匹配時只需要在極線上進行搜索匹配，而不是搜索整個二維圖像，大大減少了匹配的計算量。

④立體匹配[27]：立體匹配就是將左右兩張圖像上的特征點對應匹配起來。根據(jù)優(yōu)化理論方法的不同可以分為局部匹配和全局匹配。立體匹配是對物體進行三維重建中至關(guān)重要的一步，立體匹配結(jié)果的好壞決定著三維重建的結(jié)果是否精準。

⑤三維重建[28]：雙目視覺方法中的三維重建是采用三角測量原理計算獲取的立體匹配圖像的深度值，從而可以得到稠密的三維空間點云，隨后，再對獲取的三維空間點云進行網(wǎng)格化和差值計算，進而可以得到物體的三維結(jié)構(gòu)模型。

1.2 雙目立體視覺技術(shù)發(fā)展歷程

在19世紀30年代，Wheatstone[29]論證了人具有立體視覺，成為了雙目立體視覺的開端。從20世紀50年代開始，就不斷有科研人員提出雙目視覺的相關(guān)原理。Aschenbrenner[30]提出了隨機立體圖原理，該原理假設(shè)兩幅圖像上的隨機點一一對應，將任意一個隨機點在兩個圖像中的位移進行編碼表示，即可得到該點的深度，此過程叫做立體匹配。Julesz等[31-33]的研究中也得出了類似的結(jié)論，對同一場景的左右兩幅圖像進行特征點提取，完成兩幅圖像視差的計算。

20世紀60年代，麻省理工學院Roberts在對簡單規(guī)則的多面體三維結(jié)構(gòu)進行研究后認為，三維物體可以簡單地用二維的形狀組合來表示，利用計算機實現(xiàn)二維圖像的立體匹配[34]。隨著研究的深入，研究的范圍逐漸擴大，立體匹配方法得到了持續(xù)的完善。

20世紀70年代，麻省理工學院Marr和Poggio提出了一種計算視覺理論[35]，該理論通過3種限制條件，完成隨機點立體視圖的融合。Marr提出的D.Marr計算視覺理論框架，極大地推動了立體視覺技術(shù)的發(fā)展，使得立體視覺成為計算機視覺中一個很重要的分支。在該理論被提出后不久，Grimson[36]對該算法進行了進一步的推導，證明其能夠應用于自然環(huán)境中的圖像的匹配。

自此，在計算機視覺領(lǐng)域，涌現(xiàn)了大量的基于D.Marr計算視覺理論的新的立體視覺方法，使立體視覺技術(shù)得到快速的發(fā)展，并在航天測繪、機器人視覺、軍事運用、醫(yī)學成像和工業(yè)檢測等領(lǐng)域得到廣泛應用[37]。

ASADA等[38]

設(shè)計了一款立體視覺伺服系統(tǒng)，利用雙目立體視覺系統(tǒng)預測物體的運動方向從而實現(xiàn)自適應跟蹤。Fang等[39]設(shè)計了一款智能車輛系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用了傳感器融合方法，電磁波探測和雙目立體視覺疊加對道路信息進行識別，實現(xiàn)道路信息的三維重建，可以較為精確地測量出車輛高速移動時的距離信息。上海交通大學的自主機器人實驗室設(shè)計了6款月球漫游機器人[40]，它們?nèi)坎捎秒p目視覺系統(tǒng)來實現(xiàn)導航和避障功能。阮曉東等[41]提出了一種基于立體視覺的多自由度機器裝置姿態(tài)的測量方法，該方法算法簡單，計算量小，可以準確測量機器裝置的自由度特征點坐標。高慶吉等[42]采用了異構(gòu)雙目活動視覺系統(tǒng)實現(xiàn)全自主足球機器人導航，該系統(tǒng)由固定攝像機和可以水平旋轉(zhuǎn)的攝像機組成，可以通過兩臺相機的協(xié)調(diào)來對目標進行多視角捕捉和數(shù)據(jù)融合，以提高測量精度。2013年成功發(fā)射的嫦娥三號月球車利用雙目視覺技術(shù)進行導航，共安裝了3對立體相機，分別用來實現(xiàn)導航、避障等不同的功能[43]。

2 基于雙目立體視覺的植物三維重建方法研究進展

近年來，隨著基于雙目視覺的三維重建技術(shù)在工業(yè)、航空航天等領(lǐng)域的日益成熟，國內(nèi)外對基于雙目視覺的三維重建技術(shù)在植物領(lǐng)域的應用研究熱度很高，該技術(shù)針對研究對象搭建合適的雙目立體視覺系統(tǒng)獲取研究對象的左右兩幅圖像，然后在進行相機標定后，利用圖像處理技術(shù)和立體匹配技術(shù)獲取研究對象的三維信息，對其進行三維重建。目前國內(nèi)外對于基于雙目立體視覺的植物三維重建技術(shù)的研究主要集中在果蔬的定位采摘、植株的表型分析和對植株的部分器官進行三維重建3個方面。

2.1 果蔬的定位采摘

劉妤等[44]提出了一種基于雙目視覺的戶外柑橘空間定位法，該方法采用匯聚式光軸雙目視覺系統(tǒng)采集柑橘的左右圖像（圖3），結(jié)合LAB和HSV色彩空間對柑橘區(qū)域進行提取篩選（圖4），確定柑橘的中心點，完成中心點的匹配（圖5），再利用雙目立體視覺的視差原理，獲取柑橘的三維坐標信息，確定柑橘的遮擋關(guān)系，并按照深度值對柑橘進行排序（圖6）。將該方法與人工測量值進行對比，誤差為6.38 mm，可以滿足柑橘采摘機器人作業(yè)的精度要求。

此外，還有許多的國內(nèi)外學者利用雙目視覺技術(shù)對果蔬進行定位，為采摘提供機器視覺基礎(chǔ)。王磊等[45]開發(fā)了一種基于嵌入式ARM的蘋果采摘雙目視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合CMOS雙目攝像頭和ARM cotexA9四核處理器開發(fā)一款專用的采摘機器人視覺處理模塊，經(jīng)過目標提取、立體匹配等操作，并對BM、SGBM和AD Census 3種算法進行對比，發(fā)現(xiàn)ADCensus算法的誤差最小，在2.4 m內(nèi)可以對采摘目標進

行精確測距并實時顯示，可以滿足采摘機器人的快速定位要求。周云成等[46]提出了一種基于自監(jiān)督學習的番茄植株圖像深度估計模型，該模型可以根據(jù)雙目相機輸入的圖像對植株進行深度估計。試驗結(jié)果表明，該模型對植株進行深度估計的相對誤差可以控制在2.5 cm內(nèi)，可以為農(nóng)業(yè)機械的視覺模塊提供一定的理論依據(jù)。Jafari等[47]采用平行式光軸雙目視覺系統(tǒng)采集櫻桃樹圖像，用ABLM和ABGM兩種匹配算法分別對櫻桃樹圖像進行立體匹配，得到視差圖后發(fā)現(xiàn)ABGM算法更好，并且在自然條件下是具有魯棒性的。

通過雙目視覺技術(shù)中立體匹配得到的視差圖獲取的植物深度信息誤差較小，實時性較高，可以為果蔬采摘機器人快速定位提供技術(shù)支持和理論依據(jù)。

2.2 植株的表型分析 Nugroho等[48]提出了基于深度感知的立體相機植物高度監(jiān)控系統(tǒng)（圖7），使用平行式光軸雙目視覺系統(tǒng)獲取植物圖像，對植物進行三維重建，根據(jù)獲得的植株三維模型對植株的高度進行測量。與人工測量結(jié)果進行對比，試驗結(jié)果表明，測量萵苣誤差最大為5.56 cm，決定系數(shù)大于0.7，可以進行植株的高測量，但是仍需要進行改進，將誤差最小化。

殷悅等[49]建立了基于雙目立體視覺的植物虛擬生長模型的人機交互系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用雙目相機對擬南芥的圖像進行采集，使用MATLAB、OpenCV和OpenGL完成擬南芥的三維重建，獲取擬南芥的表型參數(shù)。與真實值進行線性擬合對比，葉片長度的相關(guān)系數(shù)為0.940 4，葉片寬度的相關(guān)系數(shù)為0.974 0，莖稈長度的相關(guān)系數(shù)為0.986 2，誤差均在±5%內(nèi)，該系統(tǒng)對擬南芥進行三維重建具有一定的可靠性。楊鵬樹等[50]開展了作物苗期農(nóng)田障礙物三維信息檢測方法的研究，提出了一種基于雙目視覺特征的障礙物檢測算法。首先利用圖像分割算法去除天空和作物苗背景，提取障礙物的邊緣，確定障礙物的目標區(qū)域，然后通過重心特征點立體匹配獲取視差圖，結(jié)合相機標定參數(shù)進行三維重建，最后計算障礙物的距離、寬度和高度等三維信息。與實際測量值對比，結(jié)果表明：障礙物三維信息的平均相對誤差分別為4.70%、5.79%和1.78%，可以較好地滿足田間障礙物檢測的需求。ZOYMAK1[51]建立了雙目立體視覺系統(tǒng)，基于LabVIEW編程語言對作物和雜草進行三維重建，提取作物和雜草的三維信息，對作物和雜草進行區(qū)分。將立體視覺的結(jié)果與物理測量結(jié)果進行比較，作物和雜草的相關(guān)系數(shù)r分別為0.981和0.989，試驗結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠測量深度信息，為區(qū)分作物和雜草提供理論依據(jù)。Bao等[52]開發(fā)了一種高通量的基于現(xiàn)場的機器人表型分析系統(tǒng)，該方法結(jié)合了最新的立體匹配算法，對高粱進行三維重建后，提取植株表型信息，如：植株高度、植株寬度、植株表面積、莖直徑等。

使用雙目視覺技術(shù)對植物進行表型分析，提取植株的表型參數(shù)的結(jié)果顯示，該方法可以對植株的表型參數(shù)進行提取，且誤差較小，但是植物的表型分析需要的精度較高，對于此方向的應用應當繼續(xù)改進優(yōu)化。

2.3 植株部分器官的三維重建 Hanz等[53]根據(jù)玫瑰花叢修剪規(guī)則使用雙目立體視覺系統(tǒng)對玫瑰花枝干進行三維重建，重建流程見圖8。該方法首先使用全卷積分割網(wǎng)絡（FSCN）對左側(cè)圖像進行分割，然后根據(jù)視差方法計算植物圖像的深度，結(jié)合分割圖像和視差圖像計算玫瑰花的骨架和分支結(jié)構(gòu)，最后進行三維重建。該方法在室內(nèi)和室外不同的環(huán)境下進行試驗，對各個步驟進行了評估，與實際數(shù)據(jù)和取得較好結(jié)果的二維圖骨架分割方法進行了比較（圖9），該方法的分割準確度提高了1.26%，視差圖像的誤差從0.252 7降到了0.086 9，整體重建與地面的距離與真實值的誤差僅為0.859 0 cm，表明該方法的穩(wěn)定性較好，三維重建的準確度較高。

殷小舟等[54]利用雙目立體視覺系統(tǒng)對非洲菊等花卉進行三維重建，采用Delaunay三角部分重建了花卉的曲面模型，該方法較好地還原了花卉的真實面目，具有快速、無損等特點，其不足之處在于必須采集花卉頂部的圖像，花卉的側(cè)面以及花卉的花蕊部分重建效果不甚理想。賀磊盈等[55]以無葉山核桃樹為研究對象，根據(jù)果實自適應振動收獲方式的需要，研究了一種利用雙目視覺技術(shù)基于雙輪廓同步跟蹤的果樹枝干三維重建方法，該方法結(jié)合了閾值分割算法和輪廓跟蹤技術(shù)對果樹的枝干進行提取，細化后得到枝干骨架并用二叉樹進行描述，然后根據(jù)拓撲結(jié)構(gòu)、極線約束及形狀的相似性匹配得到雙視圖中樹枝骨架對應關(guān)系，最后對山核桃樹枝干進行三維重建。試驗結(jié)果表明，使用該方法重建的三維枝干與真實枝干在視覺上很接近，估測的枝干半徑與實測的半徑間相對誤差小于9%，該方法可以為果實的自適應振動收獲提供技術(shù)參考。Dandrifosse等[56]提出了基于立體視覺成像小麥冠層的方案，該方案使用雙目立體視覺系統(tǒng)采集小麥冠層的圖像，使用MATLAB立體相機校準器對立體視覺系統(tǒng)進行校準后，采用SVM分類集對圖像進行分割，然后利用LAI和MTA算法生成每個圖像的三維點云，最后利用Delaunay三角剖分法將三維點云轉(zhuǎn)換為三維網(wǎng)絡，完成三維重建。

對植物進行三維重建完成植株的可視化，需要較高的重建精度，可以將植物的模型完整清晰地重構(gòu)出來，但是目前的研究結(jié)果不夠理想，需要繼續(xù)優(yōu)化拍攝角度，提高算法精度。

3 一種基于雙目視覺的茶梢冠層三維重構(gòu)方法

茶起源于中國[57]，茶產(chǎn)業(yè)一直是中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)[58-59]，同時也是傳播中華文化的重要途徑。智慧茶園是智慧農(nóng)業(yè)的一部分，可以更好地幫助茶農(nóng)管理茶園，同時以可視化的方式將茶園的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)骄W(wǎng)絡上對茶葉的品質(zhì)、產(chǎn)量進行分析，為消費者提供品質(zhì)保障。茶梢冠層的三維重構(gòu)可以為茶園可視化提供一定的技術(shù)支持和理論依據(jù)。

實現(xiàn)茶園可視化需要滿足任何時間在茶園的任意地點都可以對有代表性的茶梢冠層序列進行三維重構(gòu)的要求，這就需要選用的三維重建技術(shù)具有成本低、天氣影響小、速度快等優(yōu)點。而基于雙目視覺的三維重建技術(shù)就可以滿足上述要求，只要在茶園內(nèi)擺放好足夠數(shù)量的雙目視覺系統(tǒng)，就可以對茶梢冠層進行三維重構(gòu)，輸出茶梢冠層的表型信息，讓用戶直觀地觀察到茶梢的生長情況，同時也可以為茶樹的修剪采摘定位提供一定的依據(jù)，具體的技術(shù)路線如圖10所示。

4 小結(jié)

基于雙目視覺的三維重建方法具有成本低廉、易實現(xiàn)、受光照影響較小、實時性較好等優(yōu)點，更適合在室外的自然環(huán)境中對果實、植物冠層等進行三維重建，可以廣泛地應用于果蔬定位采摘、植物生長狀況監(jiān)測，樹木修剪等領(lǐng)域?；陔p目視覺的茶梢冠層三維重構(gòu)方法不受天氣影響，可以隨時為用戶提供茶梢冠層生長的三維模型，為智慧茶園的早日實現(xiàn)提供一定的理論參考。

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