总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法，针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题，提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘（阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘）的特点，利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广，得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题，引入了高斯卷积平滑的预处理方法；引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选，进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性，并分析了误差产生的原因.

针对采用点云配准法对植物三维模型重建的运算时间长、配准精度对参数要求高等问题，提出一种基于点云拼接法的植物三维模型重建算法。首先将转盘水平放置于地面上，利用Kinect获得转盘轴线相对于摄像头的位置信息，将植物放置于转盘上并以60°等间隔旋转转盘并对植物进行6次图像采集；然后将彩色和深度图像数据融合得到植物点云，并对原始点云进行背景去除、离群点去除等操作获得理想的点云；最后将来自6个视角的点云分别绕轴旋转相应的角度，从而将点云拼接到一起。实验证明所提出算法的重建效果与点云配准算法的重建效果相似，并且本文算法的运算时间大为减少，具有较高的工程实用价值。

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