点云骨架提取和植物器官分割算法

本文介绍了一种基于点云的骨架提取和植物器官分割算法，该算法首先对点云进行注册和滤波，然后利用骨架化算法提取植物的骨架图，最后根据骨架图对植物的各个器官进行分割。

步骤：

1. 注册和滤波后的点云: 输入：'D:\DIANYUNWENJIANJIA\test1_ply.ply'
   • 通过过滤掉低于土壤水平的点，从注册点云中提取感兴趣区域，即高粱植物。
2. 初始化骨架:
   • 计算段P的初始骨架，并将3D骨架转换为图形表示。
   • 算法1：茎叶分割的骨架化算法
3. 骨架细化:
   • 使用Kruskal算法去除循环，并使用α个节点的阈值修剪短分支。
4. 节点分类:
   • VCategorize将节点集V根据每个节点的邻居数量分类为叶尖（T），内部节点（I）和交叉点（J）
5. 植物叶轮检测:
   • 找到J中最高的交叉点，将交叉点节点W标记为'植物叶轮'，提取低于叶轮的点作为簇P1，用于茎分割
6. 茎分割:
   • 在Ppart-plant中检测出射线圆柱的中心线，通过从中心线提取合适半径内的点来识别茎内点（Pstem）。
7. 骨架重连:
   • 如果一度节点与其最近的一度邻居之间的距离≤β，则连接这两个节点。
8. 部分段分割:
   • 将骨架图分割为1D部分段，使得每个段以T开始，以J结束。每个部分段被定义为X = {N1，N2，…，Nm}，其中m是段X中的节点数。
9. 叶子节点标记:
   • 如果部分段Xi∈Pstem的一个端点，将该段标记为叶子（Lj）。

最后输出输出：点云的骨架图和个体植物器官的确定。'D:\DIANYUNWENJIANJIA\lunwensuanfa_ply.ply'