基于OPENCV的树木图像重构开题报告

1. 研究目的与意义

课题研究的内容、目的及意义：

OpenCV的全称是：OpenSourceComputerVisionLibrary ，是Intel公司支持的开源计算机视觉库。它轻量级而且高效由一系列C函数和少量C 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。他主要应用在人机互动、物体识别、图像分别、人脸识别、动作识别、追踪识别、机器人等领域。OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且他不分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和单片机系统中，应用极为广泛。 　 树木重构在现代林业中发挥着越来越重要的作用，占绝着越来越重要的地位。研究树木的生长过程，检测生长过程的变化，研究合理的采伐和更新都需要了解树木在样地中的位置，树木的测量又是一项很有难度的工作,而OPENCV的出现正好改变了传统人工测量的方式，在科学生产领域发挥着重要的作用。

2. 国内外研究现状分析

国内外同类研究概况：

2003年 北京林业大学 张青著 《树木图像匹配与重构关键技术的研究》

此文是关于本文是关于树木图像匹配与重构关键技术的研究。立体视觉是获取三维信息的主要技术之一。将其运用到林分因子的测量会大大减少森林监测中的野外工作量，而且可以获取更丰富的信息。匹配是立体视觉的关键技术，本文的研究是针对树木图像，针对树冠边缘、树干和点的匹配问题提出了几种可行的技术路.。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容及计划：

2月中旬到下旬：搜集关于opencv和树木重构方面的资料。

3月初到中旬： 开题报告。

4. 研究创新点

特色与创新：

研究者们之前分别对树木结构的重组做了不通的研究，都取得了突破性的进展，但是本课题则是在老师的带领下通过植物和OPENCV的结合对重组进行研究，不紧体现了OPENCV的实用性，更巧妙使其与植物研究结合起来，目前在国内只有医院方面采用了此方法，计算机软件和植物的结合应用，必将大大提升研究的速度和准确率，更好的为科学实践社会生产服务