基于曲面變化的點(diǎn)云精簡方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺、測繪科學(xué)及逆向工程領(lǐng)域，特別涉及了基于曲面變化的 點(diǎn)云精簡方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著三維掃描技術(shù)的快速發(fā)展，其廣泛應(yīng)用在逆向工程、工業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、物理 模擬、文物保護(hù)與修復(fù)等領(lǐng)域中，且產(chǎn)生了越來越深遠(yuǎn)的影響。因三維掃描設(shè)備可快速采集 到被測物體表面的大量三維數(shù)據(jù)，獲得的數(shù)據(jù)密度大、數(shù)量多，稱為海量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)為 數(shù)據(jù)間的傳輸、存儲以及后續(xù)的數(shù)據(jù)建模帶來的制約，因此有必要對海量的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù) 進(jìn)行精簡。
[0003]目前點(diǎn)云數(shù)據(jù)的簡化主要分為基于三角網(wǎng)格法和基于散亂點(diǎn)本身的兩類方法。其 中基于散亂點(diǎn)本身的精簡方法省去了三角網(wǎng)格化的操作，無需計(jì)算和存儲復(fù)雜的三角網(wǎng)格 結(jié)構(gòu)，使得其精簡的效率相對較高，時(shí)間復(fù)雜度也更低。基于散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)本身的數(shù)據(jù)精簡方 法主要有基于空間分割的精簡方法和基于曲率的精簡方法?；诳臻g分割的精簡方法不適 應(yīng)具有復(fù)雜特征和多樣曲率的高散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡。曲率是反映曲面彎曲程度的幾何特 征量，是曲面的重要幾何特征信息。也就是說要了解一曲面的特性，主要考察其曲率即可。 基于曲率的精簡方法是在曲率變化大的區(qū)域少精簡保留更多點(diǎn)，曲率變化小的區(qū)域相對就 多精簡可以少保留些點(diǎn)，才可以保留更多的曲面信息。基于曲率的精簡算法主要包括最小 距離法、角度偏差法和弦高偏差法等?；谇实狞c(diǎn)云精簡的方法中精簡準(zhǔn)則以曲率為基 礎(chǔ)，有學(xué)者在計(jì)算了點(diǎn)云曲率后，將曲率按照從大到小排序，根據(jù)被測物體的實(shí)際情況和精 簡結(jié)果要求設(shè)定閾值，將計(jì)算出曲率分為不同等級，不同等級壓縮比不同；因?yàn)槠骄?〃 表現(xiàn)了曲面彎曲程度，有學(xué)者則采用平均曲率作為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡準(zhǔn)則；還有 學(xué)者采用網(wǎng)格內(nèi)點(diǎn)集的平均法矢與點(diǎn)法的夾角的大小作為網(wǎng)格是否再分的條件，依據(jù)對網(wǎng) 格內(nèi)點(diǎn)集的法向一致性的要求給出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡原則，最終實(shí)現(xiàn)精簡。基于點(diǎn)云曲率的 精簡方法雖然能夠很好地保留散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)的表面特征，但是計(jì)算量較大，精簡效率較低， 不適應(yīng)表面特征簡單、具有較小曲率的散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述【背景技術(shù)】提到的技術(shù)問題，本發(fā)明旨在提供基于曲面變化的點(diǎn)云精 簡方法，該方法計(jì)算量小、速度快，且能保持特征邊界和曲面細(xì)節(jié)。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0006] 基于曲面變化的點(diǎn)云精簡方法，包括以下步驟：
[0007] (1)對散亂點(diǎn)云進(jìn)行空間柵格化，確定每個(gè)柵格中點(diǎn)云的個(gè)數(shù)和每個(gè)點(diǎn)所屬的 柵格位置，并在每個(gè)柵格中搜索某點(diǎn)P1的最近k鄰點(diǎn)，從而建立空間領(lǐng)域關(guān)系，其中，i= 1，2,…，N，N為總的點(diǎn)數(shù)；
[0008] ⑵計(jì)算點(diǎn)P1的曲面變化s(P1);
[0009] (3)將點(diǎn)云分成特征不同的三個(gè)特征區(qū)域，分別為平面鄰域類型點(diǎn)集Q1、次特征鄰 域類型點(diǎn)集02和富特征鄰域類型點(diǎn)集Q3,Q1、Q2、03的特征依次增強(qiáng)，對模型的影響程度也依 次增強(qiáng)；將所有點(diǎn)按照其S(P1)值分在三個(gè)集合Q2、Q3中，并使每個(gè)集合的點(diǎn)的數(shù)目大 致相等；按照點(diǎn)集中的點(diǎn)的影響力程度設(shè)置yPy2、y3，分別為三類點(diǎn)集的權(quán)重系數(shù)，使得 整體點(diǎn)云保持更多的特征；
[0010] (4)根據(jù)點(diǎn)的曲面變化定義近似特征點(diǎn)閾值，曲面變化大于近似特征點(diǎn)閾值的 點(diǎn)保留，曲面變化小于近似特征點(diǎn)閾值的點(diǎn)，按照該點(diǎn)屬于的特征區(qū)域計(jì)算精簡其精簡比 率；
[0011] (5)根據(jù)精簡比率定義精簡距離閾值dP，遍歷某點(diǎn)P的k鄰域，計(jì)算每個(gè)鄰點(diǎn)與該 點(diǎn)的距離dp」，j= 1，2,…，k，刪除(^=dp的點(diǎn)。
[0012] 進(jìn)一步地，在步驟（1)中，確定每個(gè)柵格中點(diǎn)云的個(gè)數(shù)、每個(gè)點(diǎn)所屬的柵格位置以 及建立空間領(lǐng)域關(guān)系的方法：
[0013] 設(shè)所有點(diǎn)的三維坐標(biāo)中最小坐標(biāo)為xmin，ymin,Zmin，最大坐標(biāo)為x_，ymax,Zmax，按長度 為L劃分出立方體柵格的，則小立方體柵格在X，Y，Z三個(gè)方向的個(gè)數(shù)分別為：
[0014] M= (int) {[ (xmax+e) - (xmin_e) ] /L} +1
[0015] N= (int) {[ (ymax+e) - (ymin_e) ] /L} +1
[0016] T= (int) {[(zmax+e)-(zmin-e)]/L}+l
[0017] 設(shè)某確定點(diǎn)的三維坐標(biāo)值為Px，Py，Pz，則其所在小立方體柵格的哈希函數(shù)：
[0018] I= (int) (Px-Xmin)/L
[0019] J= (int) (Pyymin)/L
[0020] K= (int) (Pz-Zmin)/L
[0021] 上式中，e為自然常數(shù)，I，J，K分別是某點(diǎn)所屬的立方體柵格在X，Y，Z軸三個(gè)方向 的索引號，由一個(gè)一維存貯指針的數(shù)組來記錄包圍盒中每個(gè)柵格中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的索引號， 數(shù)組中元素個(gè)數(shù)為MXNXT，在當(dāng)前柵格搜索該點(diǎn)的最近k鄰點(diǎn)，并按距離增序排列，如果 在當(dāng)前柵格內(nèi)該點(diǎn)的k鄰點(diǎn)已找到，并且距離都小于該點(diǎn)到柵格六個(gè)面的最短距離，則該 點(diǎn)的k鄰域搜索結(jié)束，否則柵格向外擴(kuò)張一圈，繼續(xù)按上述規(guī)則搜索。
[0022] 進(jìn)一步地，步驟（2)中計(jì)算曲面變化的方法：
[0026] 上式中，M3x3為某點(diǎn)Pi及其k鄰近點(diǎn)所構(gòu)成的3X3的協(xié)方差矩陣，PP1^P滿 k個(gè)鄰近點(diǎn)，M3x3協(xié)方差矩陣的特征值從小到大依次為A。，A1,A2,A。，A1,A2表示點(diǎn)云數(shù) 據(jù)分別在三個(gè)主方向的變化程度。
[0027] 進(jìn)一步地，步驟（4)中所述近似特征點(diǎn)閾值的計(jì)算公式：
[0032] 式（5)中，R為精簡比率，分別為某點(diǎn)k鄰域中屬于區(qū)域(^為為的 點(diǎn)的數(shù)目。
[0033] 進(jìn)一步地，步驟（5)中所述精簡距離閾值dP的計(jì)算公式：
[0035] 式（6)中，d為初始設(shè)定距離，預(yù)先根據(jù)點(diǎn)云的密度估算。
[0036] 采用上述技術(shù)方案帶來的有益效果：
[0037] (1)精度：點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡的前提是，保證精簡后點(diǎn)云的精度構(gòu)建的曲面要和真實(shí) 曲面之間的誤差最小，曲面上的原始特征點(diǎn)盡可能的保留。與常用的基于曲率的精簡方法 相比，本發(fā)明在保留特征點(diǎn)方面效果相當(dāng)。
[0038] (2)簡度：點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡的目的是，要在保留精度的基礎(chǔ)上根據(jù)情況進(jìn)行精簡，盡 量減少數(shù)據(jù)點(diǎn)，并不是減少的越多越好，過多的減少數(shù)據(jù)點(diǎn)，會給后續(xù)的建模帶來麻煩，損 失了精度。與基于曲率的精簡方法相比，本發(fā)明在相同的精簡率下精度相當(dāng)。
[0039] (3)速度：精簡的時(shí)間要盡可能的短，，在滿足精度與簡度的條件下再追求速度； 本發(fā)明相較于傳統(tǒng)的基于曲率的精簡方法計(jì)算量小，速度上有明顯提高。
【附圖說明】
[0040] 圖1是本發(fā)明的流程圖；
[0041] 圖2是某工業(yè)零件點(diǎn)云示意圖；
[0042] 圖3是米用本發(fā)明對工業(yè)零件精簡后的點(diǎn)75：不意圖；
[0043] 圖4是采用傳統(tǒng)基于曲率精簡方法對工業(yè)零件精簡后的點(diǎn)云示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0044] 以下將結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0045] 如圖1所示本發(fā)明的流程圖，基于曲面變化的點(diǎn)云精簡方法，包括以下步驟：
[0046] (1)對散亂點(diǎn)云進(jìn)行空間柵格化，確定每個(gè)柵格中點(diǎn)云的個(gè)數(shù)和每個(gè)點(diǎn)所屬的 柵格位置，并在每個(gè)柵格中搜索某點(diǎn)P1的最近k鄰點(diǎn)，從而建立空間領(lǐng)域關(guān)系，其中，i= 1，2,…，N，N為總的點(diǎn)數(shù)；
[0047] (2)計(jì)算點(diǎn)P1的曲面變化S(PJ;
[0048] (3)將點(diǎn)云分成特征不同的三個(gè)特征區(qū)域，分別為平面鄰域類型點(diǎn)集Q1、次特征鄰 域類型點(diǎn)集02和富特征鄰域類型點(diǎn)集Q3,Q1、Q2、03的特征依次增強(qiáng)，對模型的影響程度也依 次增強(qiáng)；將所有點(diǎn)按照其S(P1)值分在三個(gè)集合Q2、Q3中，并使每個(gè)集合的點(diǎn)的數(shù)目大 致相等；按照點(diǎn)集中的點(diǎn)的影響力程度設(shè)置y2、y3，分別為三類點(diǎn)集的權(quán)重系數(shù)，權(quán)重 系數(shù)值可根據(jù)精簡情況自行調(diào)整，目的就是在