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龙图腾网获悉贵州省烟草科学研究院申请的专利一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116523898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310616431.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法是由余世洲;刘杰;陈嘉锐;曹领改;杨志晓;徐海明;张洁;毕惟红;蒋杭进;陈国波设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法，包括如下步骤：步骤一、数据预处理：进行体素下采样处理、去噪处理和坐标校正，获得校正后烟草点云数据；步骤二、植株器官分割：先根据茎秆特征分割出茎秆，再完成叶片粗分割，然后进行重叠叶片的区分，获得茎秆和叶片的组成点；步骤三、叶片孔洞的检测及修补；步骤四、表型数据提取：株高的提取采用分段式近似测量株高的方式；叶面积的提取采用泊松表面重建算法进行叶片的网格化；叶夹角的提取时，先提取骨架点，求其与茎秆的直接夹角，然后通过计算的方式获得叶夹角。本发明不仅实现了烟草植株株高、叶片数量、叶面积、叶夹角等表型性状的提取工作，还提高了表型性状提取的准确度。

本发明授权一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、数据预处理：依次对原始点云图像数据进行体素下采样处理、去噪处理和坐标校正，获得校正后烟草点云数据； 步骤一中，所述原始点云图像数据是采用3D扫描设备对烟草植株进行扫描获得的； 步骤一中，依次对原始点云图像数据进行体素下采样处理、去噪处理和坐标校正，获得校正后烟草点云数据，具体包括： 首先采用体素下采样的方法缩减原始点云图像数据的点数量，然后采用半径滤波和统计滤波过滤掉下采样得到的点云图像数据中的异常点和离群点，之后进行法向量估计，最后进行坐标校正，获得校正后烟草点云数据； 所述法向量估计，具体操作如下：下采样得到的点云图像数据中任取一点为点，利用k-d树找到点的个近邻点，然后将找到的所述个近邻点和点自身，采用主成分分析算法求出个近邻点和点自身构成的协方差矩阵的最小特征值对应的特征向量，将所述特征向量作为该点法向量的估计； 所述坐标校正，包括两个步骤：第一步，茎秆方向的估计：基于下采样得到的点云图像数据中整株烟草点云的所有点法向量外积和的模的最小化，求得茎秆初始估计方向，记作；然后，对茎秆初始估计方向进行迭代修正，确定茎秆最终估计方向，记作；最后，将坐标系的z轴旋转至茎秆最终估计方向的位置，将下采样得到的点云图像数据中所有点投影到旋转后的平面上，计算所有投影点的形心点坐标后，平移原点到所述形心点处以完成坐标校正，得到校正后的烟草点云数据； 进行坐标校正时，基于下采样得到的点云图像数据中整株烟草点云的所有点法向量外积和的模的最小化，求得茎秆初始估计方向，具体包括如下步骤： 设下采样得到的点云图像数据中的点数为，每个点的法向量为 ； 设茎秆初始估计方向为，求解如下最优化问题： ； 记，将目标问题转化为： ； ； 求得茎秆初始估计方向； 进行坐标校正时，对茎秆初始估计方向进行迭代修正，确定茎秆最终估计方向，具体包括如下步骤： 步骤1、置； 步骤2、以为母线，为半径，提取圆柱体； 步骤3、使用PCA算法提取圆柱体的第一主成分方向； 步骤4、若，结束循环；否则置并缩减半径为，重复步骤2-步骤4，直至循环结束，即可确定茎秆最终估计方向； 步骤二、植株器官分割：先根据茎秆特征进行茎秆分割，再进行叶片分割，获得茎秆和叶片的组成点； 其中，茎秆分割时，首先采用逐步筛选的方式对茎秆进行初筛，然后去除茎秆上粘连的叶片点后，得到茎秆的组成点； 叶片分割时，首先基于法向量的区域生长算法，初步分割开不同的叶片，然后采用迭代更新聚类中心及曲面拟合的方式对重叠叶片进行分割，最终获得各叶片的组成点； 步骤三、叶片孔洞的检测及修补 首先使用半径滤波对叶片进行初筛，筛选出近邻点少的点；然后判断所筛选出的近邻点少的点是边界点还是内部点，筛选出叶片的所有边界点；之后判断所筛选出的边界点是外围边界点还是孔洞边界点，筛选出所有的孔洞边界点，从而完成孔洞的检测；之后，采用三次曲面方程对叶片进行插值拟合，完成孔洞修补，获得最终的烟草点云数据； 步骤四、表型数据提取：利用孔洞修补后获得的最终的烟草点云数据，进行表型提取，获得植株的表型信息，所述表型包括株高、叶片数量、叶面积、叶夹角；所述表型提取包括株高提取、叶片数量提取、叶面积提取、叶夹角提取。

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