作者：孟祥爽,林沂 单位：中国光学学会 出版：《光谱学与光谱分析》2020年第08期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGUAN2020080060 DOC编号：DOCGUAN2020080069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 表型分析对于理解植物基因型与环境之间的关系非常重要，开发高效且成本低的相关技术是精准农业等领域的一项典型需求。其中，代表性的RGB-D设备Kinect已用于植物表型分析，但其应用潜力尚未被充分挖掘。本文首先梳理比较了Kinect表征三维结构的三种原理方式，即点云基于深度图像(DI)生成，通过运动恢复结构(SfM)从彩色图像获得，以及合并DI和SfM点云生成融合数据(MD)，并以FARO X330激光扫描仪获取的基准数据评估三种方式的性能。以植物玉簪为例的分析结果表明，对叶面积的估算DI点云的准确度最高，对叶片圆形度和偏心率的反演MD点云表现最佳，对叶倾角的反演SfM点云的性能最好。三种方式的结果差异源于它们表征不同结构的表现不同，对于叶面积的反演， SfM表征叶片相对不完整，而MD重建叶片的边缘存在不平滑的现象，导致两者精度不足；对于表征叶片的几何特征，通过合并DI和SfM数据生成的MD点云实现了信息增强的效果，使得其表现优于DI和SfM点云；叶倾角对深度测量的准确性更敏感，由于Kinect测量深度过程中通常存在误差，导致DI和MD点云反演精度偏低，而Sf.....。

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