專利名稱：一種基于Poisson-disk采樣的數(shù)據(jù)點云精簡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及逆向工程領(lǐng)域,特別涉及一種基于Poisson-disk采樣的數(shù)據(jù)點云精簡方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)前，逆向工程中最普遍的應(yīng)用模式是利用基于光學(xué)原理的掃描設(shè)備快速測量零件或模具外表面形成點云數(shù)據(jù)，從中提取幾何特征進(jìn)而重建多邊形或NURBS曲面。原始掃描點云通常由多次測量的單片數(shù)據(jù)拼合而成，接合處存在區(qū)域重疊，數(shù)據(jù)規(guī)模大、分布不均勻，普通計算機的計算及內(nèi)存資源很難直接對其進(jìn)行高效、高質(zhì)量的曲面重建。針對這一問題，點云精簡算法的主要目標(biāo)是減少數(shù)據(jù)量并使采樣點依幾何特征自適應(yīng)均勻分布。點云精簡通常有兩種定義給定容許誤差閾值計算最小采樣數(shù)分布；給定目標(biāo)采樣點數(shù)目搜索 最小誤差分布。對于工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計，后者相對合理，用戶通常希望點云精簡算法能夠任意指定目標(biāo)采樣點數(shù)目；不改變原有采樣點位置以維持掃描精度；盡可能保留尖銳幾何特征，點云依曲面曲率自適應(yīng)均勻分布。隨著基于點的繪制與造型技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)存在許多算法直接簡化點云數(shù)據(jù)。根據(jù)精簡點云采樣分布形成的方式可將現(xiàn)有方法分為三類迭代最優(yōu)剔除、層次聚類、曲面重采樣。不同的方法分別側(cè)重減少原始點云與精簡后點云之間的距離、曲率自適應(yīng)、分布均勻性等方面。迭代最優(yōu)剔除方法的優(yōu)點在于采樣前后的點云距離誤差小，缺點在于隨著點云規(guī)模的增加由于全局排序、屬性更新需要大量的內(nèi)存與計算消耗，不適合逆向工程中海量點云高效精簡，且不容易保留尖銳邊特征與邊界。層次聚類方法具有計算效率高的優(yōu)點，其缺點是不容易控制采樣點分布與誤差?，F(xiàn)存曲面重采樣方法直接從分布特性角度出發(fā)，能夠獲得理論上最優(yōu)采樣點分布，但由于其通常需求解流形上的距離或維持局部動態(tài)平衡，其所消耗的計算資源也是最大的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供了一種基于泊松碟Poisson-disk采樣的數(shù)據(jù)點云精簡方法，以解決的現(xiàn)有采樣技術(shù)中的問題，以盡可能的保留尖銳邊特征與邊界數(shù)據(jù)，防止采樣點
局部聚集。—種基于Poisson-disk采樣的數(shù)據(jù)點云精簡方法,用于對初始取得的數(shù)據(jù)點云進(jìn)行精簡處理，包括步驟(I)估計初始點云法向；(2)對得到的初始點云法向進(jìn)行雙邊濾波；(3)對初始點云進(jìn)行Poisson-disk采樣；(4)調(diào)整采樣后的點云數(shù)到指定的精簡數(shù)目。所述步驟(I)進(jìn)一步包括(I. I)對初始點云中每一個采樣點Pi，列出Pi的鄰域的協(xié)方差矩陣
權(quán)利要求
1.一種基于Poisson-disk采樣的數(shù)據(jù)點云精簡方法，用于對初始取得的數(shù)據(jù)點云進(jìn)行精簡處理，其特征在于，包括步驟 (1)估計初始點云法向； (2)對得到的初始點云法向進(jìn)行雙邊濾波； (3)對初始點云進(jìn)行Poisson-disk采樣； (4)調(diào)整采樣后的點云數(shù)到指定的精簡數(shù)目。
2.如權(quán)利要求I所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，所述步驟(I)進(jìn)一步包括 (I. I)對初始點云中每一個采樣點Pi，列出Pi的鄰域的協(xié)方差矩陣 -Ph-P_T —Ph-P_ C= … * [八-P 式中巧是Pi的鄰域采樣點，歹是位置均值，Pi的鄰域有K個鄰域采樣點，j G [1，K]；(I. 2)對鄰域的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解并以其最小特征值向量作為所述Pi的初始法向Iii。
3.如權(quán)利要求2所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，對得到的初始點云法向Iii進(jìn)行雙邊濾波得到最終法向n' i)=m,YjIiWc^pl -Pii |,s (丨卜)|風(fēng) j、1 式中Ptj是Pi的鄰域采樣點，1V是Pij與Pi相之間的距離，％是采樣點Pij的法向，Wc和Ws均是高斯濾波函數(shù)，w〈.(/m, ) = exp(- Pi - P )/2cr), ( ", ) = exp(— U1 -H1 i 2a-；)，o s 和 o。是高斯分布參數(shù)。
4.如權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，所述O。為鄰域的半徑，％為鄰域內(nèi)高斯分布的方差。
5.如權(quán)利要求I所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，對初始點云進(jìn)行Poisson-disk采樣包括步驟 (3. I)、根據(jù)原始點云近似面積估計采樣半徑r，隨機選擇一個初始采樣點，生成初始可用采樣邊界； (3. 2)、對每個已有采樣點的采樣邊界賦予一概率值，從當(dāng)前所有采樣點鄰域球內(nèi)可用采樣邊界的集合中，選取采樣邊界概率最大的采樣邊界，從中隨機選取新的備選點，查找該點在點云中的最近點作為新的采樣點； (3. 3)、利用鄰域球布爾交運算更新可用采樣邊界，降低當(dāng)前更新的可用采樣邊界的概率值； (3. 4)、迭代步驟(3. 2)，步驟(3. 3)直到所有鄰域球內(nèi)采樣邊界最大概率值低于預(yù)先指定值Qt。
6.如權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，所述根據(jù)原始點云近似面積估計采樣半徑r，是按照下面的公式估計 r = P-^S OiSN)，其中N是目標(biāo)精簡數(shù)目，P是疏密控制參數(shù)，一般取為0.7，S是原始點云近似面積。
7.如權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，對初始采樣點定義半徑為2r的鄰域球，其可用采樣邊界為與所述初始采樣點法向垂直的切平面與鄰域球的交集。
8.如權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，所述對每個已有采樣點的采樣邊界賦予一概率值，所述概率％按照下面公式賦予
9.如權(quán)利要求I所述的數(shù)據(jù)點云精簡方法，其特征在于，所述調(diào)整采樣后的點云數(shù)到指定的精簡數(shù)目方法如下 對初步采樣結(jié)果依采樣點Voronoi鄰域面積進(jìn)行排序，迭代向稀疏區(qū)域添加以及從擁擠區(qū)域移除采樣點，最終達(dá)到目標(biāo)精簡數(shù)目。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)點云精簡方法，包括步驟估計初始點云法向；對初始點云法向進(jìn)行雙邊濾波；對初始點云進(jìn)行Poisson-disk采樣，采樣半徑通過原始點云的近似面積來估計，并利用鄰域球布爾交運算來擴展可用采樣邊界；在點云采樣結(jié)果的基礎(chǔ)上，分別在稀疏與密集區(qū)域增補或移除采樣點獲得指定精簡數(shù)目。本發(fā)明在保持了尖銳邊特征與邊界數(shù)據(jù)的同時防止采樣點局部聚集，獲得了更加均衡的分布，因而更加有利于后續(xù)的高質(zhì)量三角化、基于點的繪制以及形狀約束動畫等應(yīng)用。
文檔編號G06F17/10GK102800114SQ201210205499
公開日2012年11月28日 申請日期2012年6月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月18日
發(fā)明者范然, 邱妮娜, 金小剛 申請人:浙江大學(xué)