幼年苹果树的三维重建对于虚拟果树建模研究具有重要意义。现有的三维点云扫描设备虽精度高,但价格高昂且设备结构复杂,而Kinect体积小、质量轻、成本低,在小型物体三维扫描与重建方面得到了关注和应用。本研究将利用体感设备Kinect扫描获取果树三维点云并基于点云重建果树模型展开试验。试验首先搭建了Kinect点云获取平台,实现了果树三维信息的实时获取;然后提出了一种基于空间参考球结合ICP(Iterative Closest Point)算法的配准方法,实现了多视角点云数据的配准;再采用空间殖民算法对配准后的点云提取果树骨架,最后基于骨架及管道模型实现了果树的三维重构与可视化渲染。本研究以3~5年矮化苹果树样本为实验对象,主要研究内容及结论如下。(1)利用Kinect搭建果树三维点云获取平台。点云获取平台由硬件部分(Kinect、PC电脑和三脚架)和PC配置的相关API接口与支持库构成。三脚架支撑Kinect,Kinect垂直高度位于扫描目标物中部,调节三脚架垂直和水平距离以获取较好品质的点云数据。试验在无阳光直射,风速为微风的环境条件下进行,该平台获得的点云数据经下采样平滑之后满足点云配准的要求。(2)提出了空间参考球结合ICP算法的树状点云配准方法,实现了粗配结合精配的多视角果树点云配准。由于果树的树状点云无法进行高质量的向量估计,而转盘法和标签法又不具有适用性的难题,提出了空间参考球结合ICP算法的配准方法。试验设计在果树周围添加3或4个空间参考球后进行点云获取,提取多空间下球心坐标作为公共点,基于公共点坐标转计算到变换矩阵及粗配点云。针对设备精度限制导致点云粗配后仍存在明显位差的问题,采用ICP算法二次配准点云,使2幅点云的距离差缩减以达到基本吻合的状态。试验结果表明配准点云模型长宽高三维度的误差率均控制在10.00%以内,其中长宽维度误差率可控制在5.00%以内,对应点最大误差间距0.0186m,最小误差间距0.0072m,试验结果验证了本文方法的有效性,适用于农业小型果树点云的配准要求。(3)采用空间殖民算法和管道模型实现了果树骨架提取与模型重建。空间殖民算法通过设置影响半径、删除阈值、骨架点距离和控制角度等参数,用迭代算法获得点云模型整体的骨架点。对于枝条重建,首先确立树枝的始末端点,然后建立树的层次结构,利用管道模型原理估计树枝粗度,利用广义圆柱体表示树枝,最后添加树叶并进行基础可视化渲染设置,重建得到形态自然且可视化效果强的果树模型。