基于双目视觉系统的幼龄格木生长因子测定OA北大核心CSTPCD

为实现幼木参数的无损、高效测定,以3年生幼龄格木(Erythrophleum fordii)为研究对象,对幼木参数的双目测定方法进行研究。先用RealSense D415双目相机获取52株格木的侧面图像对,并采用伽马校正与限制对比度直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行预处理操作;再通过改进半全局块匹配(SGBM)算法对左右视图进行匹配,根据三角测量原理对像素点进行空间映射,生成三维点云数据;最后,通过提取点云中关键点的坐标信息,实现对格木树高、冠幅与地径的测量。结果表明:预处理后图像对比度显著增强,不同灰度区域的过渡更加平滑,视差计算更加准确,匹配精准度得到提升。改进的SGBM算法较传统SGBM算法具有更优的匹配效果,获取的视差图更加平滑,视差连续性更强,得到的点云密度更高且噪点较少,对树高、冠幅、地径的测量误差更小,平均相对误差(Emr)分别为1.981%、2.459%、2.942%,平均绝对误差(Ema)分别为1.492 cm、1.567 cm、0.044 cm,均方根误差(Erms)分别为1.843 cm、1.914 cm、0.060 cm。总体而言,基于改进的SGBM算法的双目测定方法显著提升了幼龄格木参数的测定精度。