平面鄰域類型點(diǎn)集中精簡(jiǎn)更多的點(diǎn)，在富特 征鄰域類型點(diǎn)集中保留更多的點(diǎn)，使得整體點(diǎn)云保持更多的特征。
[0049] (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(jiǎn)其精簡(jiǎn)比 率；
[0050] (5)根據(jù)精簡(jiǎn)比率定義精簡(jiǎn)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)。
[0051] 在本實(shí)施例中，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：
[0052] 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(zhǎng)度 為L(zhǎng)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：
[0053] M= (int) {[ (xmax+e) - (xmin_e) ] /L} +1
[0054] N= (int) {[ (ymax+e) - (ymin-e) ]/U+1
[0055] T= (int) {[(zmax+e)-(zmin_e)]/L}+l
[0056] 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)：
[0057] I= (int) (Px-Xmin)/L
[0058] J= (int) (Pyymin)/L
[0059] K= (int) (Pz-Zmin)/L
[0060] 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(hào)，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(hào)， 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。一般k取10-20為宜。 [0061 ] 在本實(shí)施例中，步驟（2)中計(jì)算曲面變化的方法：
[0065] 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。
[0066] 在本實(shí)施例中，步驟（4)中所述近似特征點(diǎn)閾值的計(jì)算公式：
[0068] 式⑷中，P為近似特征點(diǎn)閾值，a為調(diào)節(jié)因子，可根據(jù)點(diǎn)云表面曲面變化情況依 經(jīng)驗(yàn)設(shè)置。
[0069] 在本實(shí)施例中，步驟（4)中所述精簡(jiǎn)比率的計(jì)算公式：
[0071] 式（5)中，R為精簡(jiǎn)比率，義分別為某點(diǎn)k鄰域中屬于區(qū)域Q1, 〇2為的 點(diǎn)的數(shù)目。
[0072] 在本實(shí)施例中，步驟（5)中所述精簡(jiǎn)距離閾值dP的計(jì)算公式：
[0074] 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。
[0075] 圖2為某工業(yè)零件點(diǎn)云示意圖，該點(diǎn)云數(shù)據(jù)由手持三維激光掃描儀獲得。分別采 用本發(fā)明的精簡(jiǎn)方法和傳統(tǒng)基于曲率的精簡(jiǎn)方法對(duì)該工業(yè)零件的點(diǎn)云進(jìn)行精簡(jiǎn)，其精簡(jiǎn)后 的點(diǎn)云如圖3和圖4所不。
[0076] 分析圖3和圖4,得到發(fā)明精簡(jiǎn)方法與基于曲率精簡(jiǎn)方法的精簡(jiǎn)率和精簡(jiǎn)后的體 積變化率，如表1所示，兩種方法的精簡(jiǎn)率大致相同，均在30%左右，兩種方法精簡(jiǎn)后的體 積變化率也大致相同，均在〇. 06%左右，說明兩種方法在精簡(jiǎn)率和保持特征一致兩方面的 效果相當(dāng)。
[0077]表 1
[0078]
[0079] 進(jìn)一步對(duì)圖3和圖4進(jìn)行分析，得到本發(fā)明精簡(jiǎn)方法與基于曲率精簡(jiǎn)方法處理速 度的對(duì)比，如表2所示，在大致相同的精簡(jiǎn)率下，本發(fā)明的基于曲面變化的精簡(jiǎn)方法的處理 速度比基于曲率精簡(jiǎn)方法處理速度的提高了 43 %，效率大大提高。
[0080] 表 2
[0081]
[0082] 以上實(shí)施例僅為說明本發(fā)明的技術(shù)思想，不能以此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡是 按照本發(fā)明提出的技術(shù)思想，在技術(shù)方案基礎(chǔ)上所做的任何改動(dòng)，均落入本發(fā)明保護(hù)范圍 之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 對(duì)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, "·，Ν，Ν為總的點(diǎn)數(shù)； (2) 計(jì)算點(diǎn)P1的曲面變化δ (P1); (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Q 3, Q1、Q2、03的特征依次增強(qiáng)，對(duì)模型的影響程度也依次增 強(qiáng)；將所有點(diǎn)按照其δ (P1)值分在三個(gè)集合Q2、〇3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μ:、μ 2、μ3，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； (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(jiǎn)其精簡(jiǎn)比率； (5) 根據(jù)精簡(jiǎn)比率定義精簡(jiǎn)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，j = 1，2,…，k，刪除 dp.j= dp的點(diǎn)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，其特征在于，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： 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(zhǎng)度為L(zhǎng) 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：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)：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(hào)，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(hào)，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。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，其特征在于，步驟（2)中計(jì)算曲 面變化的方法：上式中，M3x3為某點(diǎn)P i及其k鄰近點(diǎn)所構(gòu)成的3X3的協(xié)方差矩陣，P r··PkS P 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λ。，λ λ 2, λ。，λ λ 2表示點(diǎn)云數(shù)據(jù) 分別在三個(gè)主方向的變化程度。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，其特征在于，步驟（4)中所述近 似特征點(diǎn)閾值的計(jì)算公式：式⑷中，P為近似特征點(diǎn)閾值，α為調(diào)節(jié)因子。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，其特征在于，步驟（4)中所述精 簡(jiǎn)比率的計(jì)算公式：式（5)中，R為精簡(jiǎn)比率，義分別為某點(diǎn)k鄰域中屬于區(qū)域Q1, Q2, Q3的點(diǎn)的 數(shù)目。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，其特征在于，步驟（5)中所述精 簡(jiǎn)距離閾值dP的計(jì)算公式：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。
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于曲面變化的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，對(duì)散亂點(diǎn)云進(jìn)行空間柵格化；計(jì)算曲面變化，按照曲面變化將每個(gè)點(diǎn)劃分于三個(gè)不同的特征區(qū)域；利用曲面變化定義近似特征點(diǎn)閾值；曲面變化小于特征點(diǎn)閾值的點(diǎn)按照屬于不同的特征區(qū)域計(jì)算其精簡(jiǎn)比率；由精簡(jiǎn)比率定義距離閾值完成精簡(jiǎn)。本發(fā)明與傳統(tǒng)方法相比，計(jì)算速度快且能保持特征邊界和曲面細(xì)節(jié)。
【IPC分類】G06T19/00
【公開號(hào)】CN105069845
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510456009
【發(fā)明人】曹爽, 趙顯富
【申請(qǐng)人】南京信息工程大學(xué)
【公開日】2015年11月18日
【申請(qǐng)日】2015年7月29日