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        基于B 樣條曲線的水稻葉片可視化建模

        2022-04-06 01:22:16唐子宗吳盼盼楊樂王映龍張歡歡施俊林
        中國稻米 2022年2期
        關(guān)鍵詞:可視化水稻模型

        唐子宗 吳盼盼 楊樂,2* 王映龍,2 張歡歡 施俊林

        (1 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院 南昌 330045;2 江西省高等學(xué)校農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南昌 330045;第一作者:809894495@qq.com;*通訊作者:jxnzhyangle@163.com)

        隨著農(nóng)業(yè)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的發(fā)展,目前已經(jīng)可以在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)模擬植物生長發(fā)育的過程。通過可視化技術(shù),將采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形信息顯示在計(jì)算機(jī)屏幕上,精確的虛擬作物模型有望為作物群體冠層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、結(jié)構(gòu)-功能模型以及理想株型設(shè)計(jì)等方面提供理論支持[1]。虛擬植物已成為目前農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域和圖像處理中的研究熱點(diǎn)之一。水稻在生長發(fā)育過程中會受到溫度、土壤養(yǎng)分等因素的影響,是一個(gè)極復(fù)雜的系統(tǒng)過程。水稻葉片是其進(jìn)行光合作用、營養(yǎng)物質(zhì)生產(chǎn)與傳輸?shù)闹饕鞴?,借助?jì)算機(jī)技術(shù)建立葉片可視化模型,可為水稻的科學(xué)栽培和產(chǎn)量提高提供輔助決策。葉片可視化建模這一領(lǐng)域,國內(nèi)外已做過許多研究,如REFFYE 等[2]采用隨機(jī)過程方法對植物結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿真;PRUSINKIEWICZ 等[3]通過算法實(shí)現(xiàn)了L 系統(tǒng);KAANDORP[4]采用分形方法對植物的生長與形態(tài)進(jìn)行建模;楊紅云等[5]運(yùn)用Bezier 曲線描述了水稻葉片的邊緣信息,并用一元二次方程模擬主葉脈曲線;劉曉東等[6]用基于NURBS 曲面的方法進(jìn)行水稻葉片的可視化建模;石春林等[7]對水稻形態(tài)進(jìn)行建模及對其虛擬生長進(jìn)行研究。

        目前,對水稻葉片可視化建模的研究及對其建模的方法有很多種,而使用B 樣條曲線對水稻葉片可視化建模的研究并不多。在前人研究的基礎(chǔ)上,本文改進(jìn)了水稻葉片可視化建模的方法,降低了水稻葉片數(shù)據(jù)獲取的難度,運(yùn)用B 樣條曲線來描述水稻葉片邊緣曲線和主葉脈曲線,結(jié)合主葉脈積分?jǐn)?shù)學(xué)方法,構(gòu)建基于B 樣條的水稻葉片可視化模型。

        1 材料與方法

        1.1 試驗(yàn)材料

        2019年在江西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)試驗(yàn)站進(jìn)行兩輪水稻栽培試驗(yàn)[8],在自然條件下測定水稻葉片在不同生長時(shí)期的形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù),將統(tǒng)計(jì)分析后的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為構(gòu)建葉片模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[9]。

        1.2 試驗(yàn)方法

        每天 9∶00 和 17∶00 用設(shè)置好相機(jī)參數(shù)后的佳能EOS6D Markll 數(shù)碼相機(jī)拍攝水稻葉片圖像,每天拍取2 張。選取參照物,保證獲取水稻長度時(shí),即獲取水稻大致輪廓即可,獲取水稻寬度時(shí)僅需拍攝水稻最大寬度部分。

        2 B 樣條曲線及其實(shí)現(xiàn)

        2.1 B 樣條曲線

        B 樣條曲線(B-spline Curves),是為能描述復(fù)雜形狀并具有局部性質(zhì),改用特殊的基函數(shù)即B 樣條基函數(shù)代替Bernstein 基函數(shù)。B 樣條基函數(shù)是多項(xiàng)式樣條空間中具有最小支撐的一組基函數(shù),因此也被稱為基本樣條(Basis Spline)。B 樣條曲線其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

        式(1)中,Pi(i= 0,1,… n)是控制多邊形的頂點(diǎn),Bi,k(x)稱為 k 階(k-1 次)B 樣條基函數(shù),k 是刻畫次數(shù),其中k 可以是2 到n+1 之間的任意整數(shù)。

        基函數(shù):B 樣條基函數(shù)是一個(gè)稱為節(jié)點(diǎn)矢量的非遞減的參數(shù)u 的序列所決定的k 階分段多項(xiàng)式,這個(gè)序列稱為節(jié)點(diǎn)向量。其遞推公式為:

        式(2)中,xi是節(jié)點(diǎn)值,x=(x0,x1,… xn+k)構(gòu)成了 k 階(k-1 次)B 樣條函數(shù)的節(jié)點(diǎn)矢量。B 樣條曲線所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)向量區(qū)間:x∈[xk-1, xn+1]。

        B 樣條曲線類型分為4 種,分別是均勻B 樣條曲線、準(zhǔn)均勻B 樣條曲線、分段Bezier 曲線以及非均勻B樣條曲線。本文采用了均勻B 樣條曲線進(jìn)行研究,均勻B 樣條基函數(shù)的節(jié)點(diǎn)沿參數(shù)軸均勻等距分布,并且均勻B 樣條的基函數(shù)呈周期性,即所有的基函數(shù)有相同形狀,每個(gè)后續(xù)基函數(shù)僅是前面基函數(shù)在新位置上的重復(fù)。

        2.2 二次均勻B 樣條的實(shí)現(xiàn)

        n+1個(gè)控制點(diǎn)的均勻二次B 樣條曲線矩陣表達(dá)式為:

        式(3)中,以 4個(gè)控制點(diǎn) P0、P1、P2、P3生成兩段二次均勻B 樣條曲線為例,由公式3 可求出其一階導(dǎo)數(shù),控制點(diǎn) P0、P1、P2確定第 1 段二次均勻 B 樣條曲線,P1、P2、P3確定第2 段曲線。第2 段曲線的起點(diǎn)切矢量P1P2沿P1P2邊的走向,和第1 段曲線的終點(diǎn)切矢量相等,兩段曲線實(shí)現(xiàn)自然連接。我們已知控制點(diǎn)的坐標(biāo),只需t 取[0,1]上不同的值,就可以繪制出B 樣條曲線上各個(gè)點(diǎn),然后將各個(gè)點(diǎn)用線段相連,B 樣條曲線也就繪制出來了。但為了曲線更加光滑,我們需要盡可能把t 在[0,1]間取更多的值,即間距縮小。二次均勻B 樣條在visual studio 2010 中運(yùn)行結(jié)果如圖1 所示。

        圖1 二次均勻B 樣條

        3 水稻葉片形態(tài)計(jì)算機(jī)仿真

        3.1 二維水稻葉片模型的建立及其三角網(wǎng)格化

        前期已通過測量得到某一生態(tài)環(huán)境下水稻葉片葉長為17.5 cm、葉寬0.6 cm 等,如圖2 所示。假設(shè)水稻葉片的基部位于坐標(biāo)原點(diǎn),通過測量最大葉長和最大葉寬得到兩者的值,葉脈中心線為坐標(biāo)縱軸y 方向,它的最大葉寬為葉脈的中心點(diǎn)的反方向,葉片邊緣可近似于兩段曲線P1P3P2與P1P4P2組成,其中,這4個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為P1(0,0)、P2(0,17.5)、P3(-0.3,8.75)、P4(0.3,8.75)。繪制一條二次均勻B 樣條后,可把這一條曲線視為水稻葉片邊緣曲線的一條。再次繪制關(guān)于y 軸對稱的一條B 樣條曲線,即葉片邊緣可近似于兩條曲線組成。將P1、P3、P23 點(diǎn)代入公式 3,可求出 P1、P3、P23 點(diǎn)組成的二次均勻B 樣條的曲線參數(shù)方程。同理,將P1、P4、P23點(diǎn)代入公式 3,求出曲線 P1、P4、P2的參數(shù)方程。圖 3(a)是在VS2010 平臺上實(shí)現(xiàn)的葉片可視化二維圖像。

        圖2 真實(shí)水稻葉片(a)及水稻葉片二維模型(b)

        圖3 水稻葉片可視化模型(a)和三角網(wǎng)格化可視化模型(b)

        在繪制B 樣條曲線時(shí),兩條B 樣條曲線上的點(diǎn)的個(gè)數(shù)是相同的,即i 取相同的值,可代入B 樣條曲線方程,得到葉邊緣關(guān)于y 軸對稱點(diǎn)的坐標(biāo)信息,將左葉片邊緣坐標(biāo)信息存入數(shù)組(LXi,LYi),右葉片邊緣坐標(biāo)信息存入數(shù)組(RXi,RYi),在平面坐標(biāo)系中,可近似認(rèn)為左葉片邊緣坐標(biāo)和右葉片邊緣坐標(biāo)是關(guān)于y 軸對稱,即兩點(diǎn)的中點(diǎn)是在y 軸上,也就是關(guān)于主葉脈對稱。當(dāng)取不同的i 值時(shí),可得到曲線上各個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo),最終,將左右葉邊緣的點(diǎn)連接起來,將(LXi,LYi)、(RXi,RYi)、(0、RYi+1)3 點(diǎn)連接,則能得到水稻葉片三角網(wǎng)格化模型。在VS2010 平臺下,結(jié)果如圖3(b)所示。

        3.2 三維水稻葉片彎曲模型的建立

        水稻彎曲真實(shí)葉片如圖4(a)所示,根據(jù)其彎曲圖片繪制出概念化模型如圖4(b)所示。由于葉片會受到自然環(huán)境因素或自身重力的影響發(fā)生彎曲??梢圆捎枚魏瘮?shù)來表示葉片主葉脈的伸展方向,該方法較好展示了葉片彎曲效果。但此方法在幾何建模過程中,需要獲取葉脈與水稻主莖間的夾角來求解該二次函數(shù)的系數(shù),而葉片數(shù)據(jù)測量中獲取該夾角的值有一定的困難。這里提出一種基于主葉脈積分的方法進(jìn)行求解:假設(shè)葉片發(fā)生彎曲后不會發(fā)生折斷,葉子P2點(diǎn)的坐標(biāo)變成P2'(x2,y2),葉脈長度L=17.5 cm,利用公式4 可求解該二次函數(shù)的系數(shù)。

        圖4 水稻真實(shí)葉片(a)及葉片彎曲概念化模型(b)

        其系數(shù)解的矩陣表達(dá)式為:

        鑒于葉脈彎曲前與彎曲后其插值點(diǎn)到坐標(biāo)原點(diǎn)的長度保持不變,借助公式6 可求解出葉脈彎曲后插值點(diǎn)的橫坐標(biāo)值。

        式(6)中,i∈[1, n],n 為原始葉脈插值點(diǎn)的個(gè)數(shù),為葉脈彎曲前第i個(gè)插值點(diǎn)到坐標(biāo)原點(diǎn)的高度,即該點(diǎn)到葉脈底部的長度,為葉脈底部的第1 點(diǎn)的橫坐標(biāo)值,該值在葉脈彎曲前后不發(fā)生改變?yōu)榍蠼饽繕?biāo),即葉脈彎曲后第i 點(diǎn)的橫坐標(biāo)值,當(dāng)全部點(diǎn)的橫坐標(biāo)求解后,再次借助葉脈函數(shù)可求解出其縱坐標(biāo)值。其可視化效果如圖5 所示。其中,繪制B 樣條曲線的函數(shù)代碼如下:

        圖5 頂點(diǎn)位置展現(xiàn)的葉脈彎曲形態(tài)

        在visual studio 2010 中,只需調(diào)整newpoint 葉脈頂點(diǎn)的坐標(biāo)位置,就能得出不同的彎曲形態(tài)。運(yùn)行該程序,得到的結(jié)果如圖6 所示。

        圖6 水稻葉片彎曲模型

        3.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

        本次試驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了基于B 樣條的水稻葉片可視化建模,在計(jì)算機(jī)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)了水稻葉片在三維空間上的彎曲。選擇3 條B 樣條曲線實(shí)現(xiàn)對水稻葉片邊緣曲線與主葉脈曲線的模擬,并在試驗(yàn)中添加了三角網(wǎng)格化處理,使得葉片更加真實(shí)逼真。在水稻彎曲模型的建立中,運(yùn)用了主葉脈積分的新方法,避免了獲取葉脈與水稻主莖間夾角的困難。相較于Bezier 曲線,應(yīng)用B 樣條曲線進(jìn)行模擬建模更具有優(yōu)勢。例如,Bezier 曲線控制多邊形與曲線的逼近程度較差,次數(shù)越高,逼近程度就越差;Bezier 曲線不支持局部的修改,調(diào)整某一控制點(diǎn)將影響到整條曲線;Bezier 曲線拼接時(shí),滿足幾何連續(xù)條件十分困難。B 樣條曲線則在保留Bezier 曲線優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),克服了它的不足。本試驗(yàn)表明,通過調(diào)整new-Point 葉脈頂點(diǎn)的坐標(biāo)位置可以得到不同葉脈彎曲形態(tài),該點(diǎn)坐標(biāo)值只需通過簡單的工具測量獲得,而并不需要測量葉脈與水稻主莖間的夾角。

        4 結(jié)論

        本文圍繞水稻葉片的可視化建模展開研究,由于水稻葉片的輪廓可用曲線來描述,因此,運(yùn)用B 樣條曲線來可視化葉片邊緣,通過二次函數(shù)模擬主葉脈彎曲,并提出一種對該函數(shù)積分的方法求解彎曲后主葉脈的新坐標(biāo)值。結(jié)果表明,運(yùn)用B 樣條曲線來描述水稻葉片邊緣葉脈和主葉脈信息的方法,能夠較好反映葉片的特征,使水稻葉片的三維可視化建模僅與葉脈的邊緣曲線、主葉脈、最大葉寬、最大葉長等信息相關(guān)。

        本研究對葉片的可控性不高,隨著外部環(huán)境因素的改變,如積溫、N、P、K 等元素、水分、光照等,這些數(shù)據(jù)的輸入難度也大大增加。除此之外,測量與現(xiàn)實(shí)中的水稻葉片也存在誤差,而依靠測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬建模,也會產(chǎn)生一部分計(jì)算機(jī)誤差。在以后的工作中,將進(jìn)一步對模型進(jìn)行試驗(yàn),以提高模型的普適性和實(shí)用性。

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