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Reconstruction method and optimum range of camera-shooting angle for 3D plant modeling using a multi-camera photography system.
Plant Methods ( IF 5.1 ) Pub Date : 2020-08-31 , DOI: 10.1186/s13007-020-00658-6 Xingtong Lu 1, 2 , Eiichi Ono 3 , Shan Lu 4 , Yu Zhang 1, 5 , Poching Teng 1 , Mitsuko Aono 2 , Yo Shimizu 1, 3 , Fumiki Hosoi 1 , Kenji Omasa 1, 2, 3
Plant Methods ( IF 5.1 ) Pub Date : 2020-08-31 , DOI: 10.1186/s13007-020-00658-6 Xingtong Lu 1, 2 , Eiichi Ono 3 , Shan Lu 4 , Yu Zhang 1, 5 , Poching Teng 1 , Mitsuko Aono 2 , Yo Shimizu 1, 3 , Fumiki Hosoi 1 , Kenji Omasa 1, 2, 3
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Measurement of plant structure is useful in monitoring plant conditions and understanding the responses of plants to environmental changes. 3D imaging technologies, especially the passive-SfM (Structure from Motion) algorithm combined with a multi-camera photography (MCP) system has been studied to measure plant structure due to its low-cost, close-range, and rapid image capturing ability. However, reconstruction of 3D plant models with complex structure is a time-consuming process and some systems have failed to reconstruct 3D models properly. Therefore, an MCP based SfM system was developed and an appropriate reconstruction method and optimal range of camera-shooting angles were investigated. An MCP system which utilized 10 cameras and a rotary table for plant was developed. The 3D mesh model of a single leaf reconstruction using a set of images taken at each viewing zenith angle (VZA) from 12° (C2 camera) to 60° (C6 camera) by the MCP based SfM system had less undetected or unstable regions in comparison with other VZAs. The 3D mesh model of a whole plant, which merged 3D dense point cloud models built from a set of images taken at each appropriate VZA (Method 1), had high accuracy. The Method 1 error percentages for leaf area, leaf length, leaf width, stem height, and stem width are in the range of 2.6–4.4%, 0.2–2.2%, 1.0–4.9%, 1.9–2.8%, and 2.6–5.7% respectively. Also, the error of the leaf inclination angle was less than 5°. Conversely, the 3D mesh model of a whole plant built directly from a set of images taken at all appropriate VZAs (Method 2) had lower accuracy than that of Method 1. For Method 2, the error percentages of leaf area, leaf length, and leaf width are in the range of 3.1–13.3%, 0.4–3.3%, and 1.6–8.6%, respectively. It was difficult to obtain the error percentages of stem height and stem width because some information was missing in this model. In addition, the calculation time for Method 2 was 1.97 times longer computational time in comparison to Method 1. In this study, we determined the optimal shooting angles on the MCP based SfM system developed. We found that it is better in terms of computational time and accuracy to merge partial 3D models from images taken at each appropriate VZA, then construct complete 3D model (Method 1), rather than to construct 3D model by using images taken at all appropriate VZAs (Method 2). This is because utilization of incorporation of incomplete images to match feature points could result in reduced accuracy in 3D models and the increase in computational time for 3D model reconstruction.
中文翻译:
基于多相机摄影系统的3D植物建模重建方法及最佳拍摄角度范围[J].
植物结构的测量有助于监测植物状况和了解植物对环境变化的反应。3D 成像技术,尤其是被动 SfM(Structure from Motion)算法与多相机摄影(MCP)系统相结合,已被研究用于测量植物结构,因为它具有低成本、近距离和快速的图像捕获能力。然而,具有复杂结构的 3D 植物模型的重建是一个耗时的过程,并且一些系统无法正确重建 3D 模型。因此,开发了基于 MCP 的 SfM 系统,并研究了合适的重建方法和最佳拍摄角度范围。开发了一个使用 10 个摄像机和一个用于植物的旋转台的 MCP 系统。使用基于 MCP 的 SfM 系统在从 12°(C2 相机)到 60°(C6 相机)的每个观察天顶角 (VZA) 拍摄的一组图像的单叶重建 3D 网格模型在与其他 VZA 的比较。整个工厂的 3D 网格模型融合了 3D 密集点云模型,这些模型由在每个适当的 VZA(方法 1)拍摄的一组图像构建而成,具有很高的准确性。方法 1 的叶面积、叶长、叶宽、茎高和茎宽的误差百分比在 2.6-4.4%、0.2-2.2%、1.0-4.9%、1.9-2.8% 和 2.6-5.7 范围内% 分别。叶片倾角误差小于5°。相反,直接从在所有适当的 VZA 处拍摄的一组图像(方法 2)构建的整个工厂的 3D 网格模型的精度低于方法 1。对于方法 2,叶面积、叶长和叶宽的误差百分比分别在3.1-13.3%、0.4-3.3%和1.6-8.6%的范围内。由于该模型中缺少某些信息,因此很难获得茎高和茎宽的误差百分比。此外,方法 2 的计算时间是方法 1 的 1.97 倍。在本研究中,我们在开发的基于 MCP 的 SfM 系统上确定了最佳拍摄角度。我们发现,在计算时间和准确性方面,将在每个适当的 VZA 处拍摄的图像合并部分 3D 模型,然后构建完整的 3D 模型(方法 1),而不是通过使用在所有适当的 VZA 处拍摄的图像来构建 3D 模型(方法二)。
更新日期:2020-08-31
中文翻译:
基于多相机摄影系统的3D植物建模重建方法及最佳拍摄角度范围[J].
植物结构的测量有助于监测植物状况和了解植物对环境变化的反应。3D 成像技术,尤其是被动 SfM(Structure from Motion)算法与多相机摄影(MCP)系统相结合,已被研究用于测量植物结构,因为它具有低成本、近距离和快速的图像捕获能力。然而,具有复杂结构的 3D 植物模型的重建是一个耗时的过程,并且一些系统无法正确重建 3D 模型。因此,开发了基于 MCP 的 SfM 系统,并研究了合适的重建方法和最佳拍摄角度范围。开发了一个使用 10 个摄像机和一个用于植物的旋转台的 MCP 系统。使用基于 MCP 的 SfM 系统在从 12°(C2 相机)到 60°(C6 相机)的每个观察天顶角 (VZA) 拍摄的一组图像的单叶重建 3D 网格模型在与其他 VZA 的比较。整个工厂的 3D 网格模型融合了 3D 密集点云模型,这些模型由在每个适当的 VZA(方法 1)拍摄的一组图像构建而成,具有很高的准确性。方法 1 的叶面积、叶长、叶宽、茎高和茎宽的误差百分比在 2.6-4.4%、0.2-2.2%、1.0-4.9%、1.9-2.8% 和 2.6-5.7 范围内% 分别。叶片倾角误差小于5°。相反,直接从在所有适当的 VZA 处拍摄的一组图像(方法 2)构建的整个工厂的 3D 网格模型的精度低于方法 1。对于方法 2,叶面积、叶长和叶宽的误差百分比分别在3.1-13.3%、0.4-3.3%和1.6-8.6%的范围内。由于该模型中缺少某些信息,因此很难获得茎高和茎宽的误差百分比。此外,方法 2 的计算时间是方法 1 的 1.97 倍。在本研究中,我们在开发的基于 MCP 的 SfM 系统上确定了最佳拍摄角度。我们发现,在计算时间和准确性方面,将在每个适当的 VZA 处拍摄的图像合并部分 3D 模型,然后构建完整的 3D 模型(方法 1),而不是通过使用在所有适当的 VZA 处拍摄的图像来构建 3D 模型(方法二)。