一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域及其搜索方法
2023-10-07 10:17:59
一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域及其搜索方法
【專利摘要】本發明公開了一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域及其搜索方法，所述圓柱形鄰域定義為在圓柱形區域內並同時滿足歐氏距離判據及法向量判據的點數據集合；所述圓柱形鄰域的搜索方法包括步驟：1）點數據法向量估計、2）八叉樹構建、3）點數據所在的節點定位、4）圓柱形區域構建、5）解域空間計算、6）圓柱形鄰域求解。與傳統的球形鄰域搜索方法相比，本發明一方面沿點數據的法向量方向拓展了搜索範圍，克服了多視角點雲重疊區域分層所帶來的影響，提高了搜索鄰域完整性；另一方面在鄰域求解中引入了法向量判據，彌補了歐氏距離判據的缺陷，提高了搜索鄰域合理性。
【專利說明】—種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域及其搜索方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於光學三維測量【技術領域】，涉及一種點雲鄰域及其搜索方法，更進一步涉及一種新的用於包含重疊區域的多視角點雲處理的圓柱形鄰域及其搜索方法。
【背景技術】
[0002]光學三維測量技術是集光、機、電和計算機技術於一體的智能化、可視化的高新技術，主要用於對物體空間外形和結構的掃描，以得到物體的三維輪廓，獲得物體表面點的三維空間坐標。隨著現代檢測技術的進步，特別是隨著雷射技術、計算機技術以及圖像處理技術等高新技術的發展，三維測量技術逐步成為人們的研究重點。光學三維測量技術由於具有非接觸、快速測量、精度高等優點，使其在航空航天、軍工、汽車和裝備製造等行業得到了廣泛應用。三維測量技術是獲取物體表面各點空間坐標的技術，主要包括接觸式和非接觸式兩大類。其中，通過光學三維非接觸式測量設備採集的多視角點雲數據的處理技術，如融合、降噪、曲面重建等，是當前研究的熱點。
[0003]在多視角點雲數據處理過程中，大部分的運算、操作都是在局部鄰域內進行的，為此，需要獲取點數據的局部鄰域信息。文獻「PointPrimitivesforInteractiveModelingandProcessingof3DGeometry，，(FederalInstituteofTechnology (ETH)ofZurich,MarkPauIy,PhdThesis, 2003)報導了三種點數據的鄰域:K近鄰(K-nearestNeighbors)、BSP鄰域(BSPNeighbors)和 Voronoi 鄰域(VoronoiNeighbors)。其中，K 近鄰應用最為廣泛，BSP 鄰域和Voronoi鄰域是K近鄰的子集，即這兩種鄰域是在K近鄰的基礎上建立的。
[0004]三維空間中任意一點數據P的K近鄰定義為:以點數據P為中心，以r為半徑的球形區域內的點數據集合。其中，半徑r的值可由使用者事先指定或者在搜索過程中確定。由上述定義可知，由於任意一點數據P的K近鄰一定位於以點數據P為中心的一個球形區域內，因此，K近鄰也可稱為球形鄰域。在本發明中，將K近鄰稱為球形鄰域。
[0005]球形鄰域的搜索可通過構建一棵kd-樹(kd-tree)或者一棵八叉樹(octree)來實現。球形鄰域的搜索因其具有簡單、高效的特點而得到廣泛的應用，但其在使用過程中也存在需要克服的缺陷。球形鄰域的搜索的缺點主要體現在以下兩個方面:(1)受測量精度、匹配偏差等因素的影響，多視角點雲之間存在間隙，搜索點數據的鄰域時，一部分鄰域點數據由於間隙而處於球形區域之外，導致該部分鄰域數據的缺失。因此，在搜索多視角密集點雲數據重疊區域的點數據的鄰域時，搜索的鄰域不完整。(2)對於厚度較薄物體的點雲數據，比如薄壁葉片的點雲數據，當搜索半徑大於厚度尺寸時，搜索某一表面上點數據的鄰域時，會將另外一表面上的點數據也包括在其中，導致搜索出錯。
【發明內容】
[0006]針對上述現有球形鄰域搜索方法的不足，本發明提出了一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域及其搜索方法，以滿足包含重疊區域的多視角點雲處理過程中鄰域搜索的需求。[0007]為實現上述目的，本發明採用的技術方案是:
[0008]一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域，對於三維空間中任意一包含法向量η的點數據P，點數據P的圓柱形鄰域定義為:位於底面半徑為r、高度為h的圓柱形區域內，並同時滿足歐氏距離判據及法向量判據的點數據集合Ω ；
[0009]所述的歐氏距離判據為
【權利要求】
1.一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域，其特徵在於:對於三維空間中任意一包含法向量η的點數據P，點數據P的圓柱形鄰域定義為:位於底面半徑為r、高度為h的圓柱形區域內，並同時滿足歐氏距離判據及法向量判據的點數據集合Ω ；
所述的歐氏距離判據為
2.一種適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域的搜索方法，其特徵在於包括如下步驟: 2.1)點數據的法向量估計 所述點數據的法向量估計分為法向量的初步估算及法向量的修正兩個階段: a)法向量的初步估算:依據單視角點雲的柵格線信息直接估算每個點數據的法向量，或者依據球形鄰域信息通過主元分析法估算每個點數據的法向量； b)法向量的修正:當點數據的圓柱形鄰域確定時，利用法向量濾波方法對點數據的法向量進行修正； 2.2)八叉樹構建 將包含法向量信息的多視角點雲合併在一起構建一顆八叉樹；所述多視角點雲由三維光學非接觸式測量設備採集獲得，並包含步驟2.1)所估計的法向量信息； 2.3)點數據所在的節點定位 以步驟2.2)所構建的八叉樹為基礎，從八叉樹的根節點開始，採用廣度優先遍歷的方法確定點數據所在的節點； 2.4)圓柱形區域構建 以點數據為圓柱的中心，將點數據的法向量方向作為圓柱形區域的軸線的方向，構建一圓柱形區域； 2.5)解域空間計算 以步驟2.3)確定的點數據所在的節點為中心，採用逐層向外擴展的方式計算與步驟2.4)所構建的圓柱形區域相交的節點；點數據所在的節點以及與步驟2.4)所構建的圓柱形區域相交的節點所包圍形成的空間即為解域空間，所述解域空間包含了點數據的所有鄰域點數據； 2.6)圓柱形鄰域求解 根據歐氏距離判據及法向量判據依次判定所述步驟2.5)獲得的解域空間內的每個鄰域點數據是否屬於點數據的鄰域:凡同時滿足所述歐氏距離判據及法向量判據的鄰域點數據均屬於點數據的鄰域，否則不屬於點數據的鄰域；對同時滿足所述歐氏距離判據及法向量判據的鄰域點數據，計算每個鄰域點數據至所述步驟2.4)所構建的圓柱形區域的軸線的距離ti;並按\從小到大的順序對鄰域點數據進行排序；
所述的歐氏距離判據為
3.根據權利要求2所述的適用於多視角點雲處理的圓柱形鄰域的搜索方法，其特徵在於:所述圓柱形區域構建需同時滿足如下條件: 3.1)點數據P為圓柱形區域的中心； 3.2)圓柱形區域的高度h大於2倍的點雲間隙G，所述圓柱形區域的高度h取值範圍為2至4倍的圓柱形區域底面半徑r。
【文檔編號】G06T7/00GK103914837SQ201410113800
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年3月25日 優先權日:2014年3月25日
【發明者】史寶全 申請人:西安電子科技大學