基于短视频图像的立木深度图生成算法

杨红; 徐爱俊

doi:doi:10.3788/LOP57.161011

激光与光电子学进展, 2020, 57 (16): 161011, 网络出版: 2020-08-05

基于短视频图像的立木深度图生成算法下载： 1621次

Tree Depth Image Generation Algorithm Based on Short Video Images

杨红 ^1,2徐爱俊 ^1,2,3,*

作者单位

¹ 浙江农林大学信息工程学院, 浙江杭州 311300

² 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室, 浙江杭州 311300

³ 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室, 浙江杭州 311300

图 & 表

图 1. 所提算法的流程示意图

Fig. 1. Schematic of proposed algorithm

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图 2. s-t网络

Fig. 2. s-t network

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图 3. 立木图像的分割结果。(a)分割前;(b)分割后

Fig. 3. Segmentation results of tree image. (a) Before segmentation; (b) after segmentation

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图 4. 立木特征点

Fig. 4. Tree feature points

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图 5. D-U径向畸变模型

Fig. 5. D-U radial distortion model

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图 6. 平面扫描法的原理示意图

Fig. 6. Schematic of plane scanning method

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图 7. 相机运动轨迹示意图。(a)参考帧;(b)各帧叠加;(c)细节

Fig. 7. Schematic of camera motion trajectory. (a) Reference frame; (b) stacking of each frame; (c) details

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图 8. 立木图像的分割与特征点的提取。(a)参考帧;(b)分割前的特征点;(c)分割后的特征点

Fig. 8. Segmentation of tree image and extraction of feature points. (a) Reference frame; (b) feature points before segmentation; (c) feature points after segmentation

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图 9. 不同特征点光束法平差后的焦距值

Fig. 9. Focal length values after bundle adjustment withdifferent feature points

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图 10. 不同算法生成的深度图。(a)输入图像;(b)文献[ 23]生成的深度图;(c)文献[ 24]生成的深度图;(d)所提算法生成的深度图

Fig. 10. Depth images generated by different algorithms. (a) Input images; (b) depth images generated by Ref. [23]; (c) depth images generated by Ref. [24]; (d) depth images generated by proposed algorithm

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表 1不同特征点光束法的焦距的平均标准差

Table1. Mean standard deviation of focal length of different feature point beam algorithms

Algorithm	Mean standarddeviation
Corner point	295.33
Sub-pixel corner point	128.92
Corner point after segmentation	91.49
Sub-pixel corner point after segmentation	29.11

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表 2深度图的客观评价指标

Table2. Objective evaluation index of depth images

Algorithm	Ref.[23]	Ref. [24]	Proposed
Rel	0.42	0.35	0.34
Sq Rel	38.22	25.35	23.02
RMS	66.87	63.50	60.58
SSIM	0.85	0.73	0.80

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杨红, 徐爱俊. 基于短视频图像的立木深度图生成算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(16): 161011. Hong Yang, Aijun Xu. Tree Depth Image Generation Algorithm Based on Short Video Images[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(16): 161011.

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图 1. 所提算法的流程示意图

Fig. 1. Schematic of proposed algorithm

图 2. s-t网络

Fig. 2. s-t network

图 3. 立木图像的分割结果。(a)分割前;(b)分割后

Fig. 3. Segmentation results of tree image. (a) Before segmentation; (b) after segmentation

图 4. 立木特征点

Fig. 4. Tree feature points

图 5. D-U径向畸变模型

Fig. 5. D-U radial distortion model

图 6. 平面扫描法的原理示意图

Fig. 6. Schematic of plane scanning method

图 7. 相机运动轨迹示意图。(a)参考帧;(b)各帧叠加;(c)细节

Fig. 7. Schematic of camera motion trajectory. (a) Reference frame; (b) stacking of each frame; (c) details

图 8. 立木图像的分割与特征点的提取。(a)参考帧;(b)分割前的特征点;(c)分割后的特征点

Fig. 8. Segmentation of tree image and extraction of feature points. (a) Reference frame; (b) feature points before segmentation; (c) feature points after segmentation

图 9. 不同特征点光束法平差后的焦距值

Fig. 9. Focal length values after bundle adjustment withdifferent feature points

图 10. 不同算法生成的深度图。(a)输入图像;(b)文献[ 23]生成的深度图;(c)文献[ 24]生成的深度图;(d)所提算法生成的深度图

Fig. 10. Depth images generated by different algorithms. (a) Input images; (b) depth images generated by Ref. [23]; (c) depth images generated by Ref. [24]; (d) depth images generated by proposed algorithm

表 1不同特征点光束法的焦距的平均标准差

Table1. Mean standard deviation of focal length of different feature point beam algorithms

表 2深度图的客观评价指标

Table2. Objective evaluation index of depth images

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图 3. 立木图像的分割结果。(a)分割前;(b)分割后

Fig. 3. Segmentation results of tree image. (a) Before segmentation; (b) after segmentation

图 4. 立木特征点

Fig. 4. Tree feature points

图 5. D-U径向畸变模型

Fig. 5. D-U radial distortion model

图 6. 平面扫描法的原理示意图

Fig. 6. Schematic of plane scanning method

图 7. 相机运动轨迹示意图。(a)参考帧;(b)各帧叠加;(c)细节

Fig. 7. Schematic of camera motion trajectory. (a) Reference frame; (b) stacking of each frame; (c) details

图 8. 立木图像的分割与特征点的提取。(a)参考帧;(b)分割前的特征点;(c)分割后的特征点

Fig. 8. Segmentation of tree image and extraction of feature points. (a) Reference frame; (b) feature points before segmentation; (c) feature points after segmentation

图 9. 不同特征点光束法平差后的焦距值

Fig. 9. Focal length values after bundle adjustment withdifferent feature points

图 10. 不同算法生成的深度图。(a)输入图像;(b)文献[ 23]生成的深度图;(c)文献[ 24]生成的深度图;(d)所提算法生成的深度图

Fig. 10. Depth images generated by different algorithms. (a) Input images; (b) depth images generated by Ref. [23]; (c) depth images generated by Ref. [24]; (d) depth images generated by proposed algorithm

表 1不同特征点光束法的焦距的平均标准差

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