專利名稱：彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及到三維數(shù)字化、逆向工程領(lǐng)域，屬于三維數(shù)據(jù)處理算法中的一部分，以為后期三維重構(gòu)提供較好的前期處理數(shù)據(jù)。具體講，本發(fā)明涉及彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法。
背景技術(shù)：
掃描是一種高精度的三維坐標測量方法。線結(jié)構(gòu)激光投射到被測表面，攝像機獲取投射圖像，提取光條上點的三維形貌和顏色數(shù)據(jù)。通過精確控制被測物的平移和旋轉(zhuǎn)得到表面完整的彩色三維點云數(shù)據(jù)。因此，得到的點云數(shù)據(jù)是線陣列的規(guī)則數(shù)據(jù)。對點云數(shù)據(jù)進行重構(gòu)真實再現(xiàn)彩色三維表面。這種技術(shù)可以應(yīng)用于逆向工程技術(shù)，尤其是實現(xiàn)古文物、藝術(shù)品以及各類商品的彩色三維數(shù)字化。
對于模型的重構(gòu)，尤其對于彩色模型，優(yōu)化的前期處理算法起到關(guān)鍵的作用。因為，掃描數(shù)據(jù)不可避免的會有一些冗余信息和噪聲點，比如激光掃描數(shù)據(jù)量相當大，點云數(shù)據(jù)過度密集；掃描過程中激光線可能會投射到CCD攝像機視場范圍內(nèi)的非測量物上，如擺放物體的平臺等，導致冗余數(shù)據(jù)；掃描數(shù)據(jù)易受環(huán)境和系統(tǒng)的影響，從而可能產(chǎn)生干擾噪聲。這些點會嚴重地影響模型的建構(gòu)。因此，數(shù)據(jù)前期處理的原則是在不影響重構(gòu)曲面精度的前提下，大幅度減少數(shù)據(jù)并使之光順。所以，前期處理算法可以保證重構(gòu)過程中有可靠精選的點云數(shù)據(jù)，不僅能提高重構(gòu)的精準度，更能降低重構(gòu)過程的消耗?，F(xiàn)有技術(shù)存在處理效率低，有嚴重的顏色失真、重構(gòu)效果較差等不足。

發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法，針對彩色三維激光掃描數(shù)據(jù)特征，剔除噪聲數(shù)據(jù)點；并考慮到數(shù)據(jù)的顏色屬性，進行點云數(shù)據(jù)的精簡，同時保證形狀特征點和顏色邊界不丟失，更保證高效精確的后期曲面重構(gòu)。
本發(fā)明采用的技術(shù)方案是彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法，依次包括下列步驟記憶3D顯示平臺中控制物體位置的模型變換矩陣(Model view matrix)、投影變換矩陣(Projection matrix)和視口變換矢量(View port vector)，并借助坐標變換關(guān)系把所有3D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為當前位置下的2D坐標；在點選擇區(qū)域，把點連成多邊形，使用下述判斷規(guī)則判定點的歸屬使用矢量叉積符號判斷點是否在選擇區(qū)域內(nèi)部，所有多邊形頂點和內(nèi)部任意點的連線與相鄰邊的叉積符號一致，而外部任意點則符號不一致；采用縮減算法實現(xiàn)對點云數(shù)據(jù)的采樣。
其中，所述的縮減算法是，包括依次下列步驟首先基于柵格算法對掃描線進行劃分；在每條掃描線上搜索顏色邊界，并使用顏色邊界點對柵格進一步劃分；
最終得到的柵格以曲率夾角最大的一些點和顏色邊界點作為劃分邊界，在所有柵格中搜索曲率夾角最大點，保留這些點和所有邊界點作為縮減算法的結(jié)果。
所述的柵格算法是指借助最大曲率夾角對每條掃描線進行循環(huán)柵格劃分，直到每個柵格的大小都不大于規(guī)定的值T，最后每個柵格內(nèi)的點使用柵格內(nèi)點的RGB中值進行代替。
本發(fā)明可取得如下效果由于采取曲率夾角和弦高法可以去除處理很麻煩的小區(qū)域孤立和突起點，減少選擇的復雜度；而人工選擇可以刪除大區(qū)域的冗余和雜散點，提高處理效率，并得到很好的重構(gòu)模型。
采用的修正算法可以很好改變處理效果，在縮減數(shù)據(jù)的時候有效地保證了重構(gòu)結(jié)果的優(yōu)化。


圖1直接重構(gòu)和除噪重構(gòu)效果比較2矢量叉積法判別點的歸屬示意3框選法處理效果示意4RGB空間顏色距離5顏色邊界對重構(gòu)模型的影響6RGB柵格縮減算法示意，圖中園點表示柵格邊界點，方塊點表示柵格保留和替換點。
圖7RGB柵格縮減算法流程8彩色掃描線縮減效果比較表圖9實測茶葉盒縮減模型效果比較圖具體實施方式
下面結(jié)合附圖和實施例進一步說明本發(fā)明。
根據(jù)數(shù)據(jù)造型的兩個信息量曲率夾角和弦高，采用本發(fā)明的方法可以方便的剔除掃描數(shù)據(jù)中的孤立或突起噪聲點。由于噪聲數(shù)據(jù)的情況很復雜，完全自動的方法不能去掉所有噪聲點和冗余信息，所以還要借助人工選擇的方法實現(xiàn)除噪，把兩種方法結(jié)合起來稱之為半自動除噪法，在實際使用中取得很好的效果。曲率夾角和弦高法可以去除人工方式處理很麻煩的小區(qū)域孤立和突起點，減少人工選擇的復雜度；而人工選擇可以刪除大區(qū)域的冗余和雜散點，提高處理效率。
人工選擇的實現(xiàn)關(guān)鍵在于把3D數(shù)據(jù)坐標轉(zhuǎn)換為當前位置的2D視場坐標中，并判斷這些點是否在2D選擇區(qū)域內(nèi)。本發(fā)明算法基于OpenGL開發(fā)平臺，實現(xiàn)的具體步驟如下1.記憶3D顯示平臺中控制物體位置的模型變換矩陣(Model view matrix)、投影變換矩陣(Projection matrix)和視口變換矢量(View port vector)，并借助坐標變換關(guān)系把所有3D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為當前位置下的2D坐標；2.點選選擇區(qū)域，把點連成多邊形，使用矢量叉積符號判斷點是否在選擇區(qū)域內(nèi)部。由計算幾何知識可知，所有多邊形頂點和內(nèi)部任意點的連線與相鄰邊的叉積符號一致，而外部任意點則符號不一樣，使用這樣的判斷規(guī)則可以判定點的歸屬，如圖2。
圖3是半自動除噪法處理的效果圖。
縮減算法實現(xiàn)對點云數(shù)據(jù)的采樣，使得點云數(shù)據(jù)在數(shù)量上減少。曲率采樣可以很好的避免模型的形貌失真。這里我們使用柵格算法，它借助最大曲率夾角對每條掃描線進行循環(huán)柵格劃分，直到每個柵格的大小都不大于規(guī)定的值T，最后每個柵格內(nèi)的點使用柵格內(nèi)點的中值進行代替。在RGB空間中，我們定義顏色距離來描述兩種顏色的差距，如圖4所示，假設(shè)兩點的顏色分量為C1(R1，G1，B1)和C2(R2，G2，B2)，則顏色距離為Dcolor=(R1-R2)2+(G1-G2)2+(B1-B2)2]]>顏色差別越大，兩種顏色的顏色距離就越大，反之越小；當Dcolor＞τ時，這兩點被視為顏色邊界。在縮減算法中，如果顏色邊界被破壞，最終得到的模型的顏色會產(chǎn)生相應(yīng)的失真，所以在縮減過程中要保留顏色邊界，圖5是模擬數(shù)據(jù)處理效果。采用RGB顏色邊界的定義對柵格算法修正，得到RGB空間柵格縮減算法，圖6是算法的示意圖，具體步驟如下1.首先基于柵格算法對掃描線進行劃分；2.在每條掃描線上搜索顏色邊界，并使用顏色邊界點對柵格進一步劃分；3.最終得到的柵格以曲率夾角最大的一些點和顏色邊界點作為劃分邊界。在所有柵格中搜索曲率夾角最大點，保留這些點和所有邊界點作為縮減算法的結(jié)果。如圖7所示。
如上所述，由于噪聲點的存在，直接對激光掃描點云數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格重構(gòu)，會得到較差的重構(gòu)效果；采用半自動除噪處理后的點云數(shù)據(jù)進行重構(gòu)能得到很好的重構(gòu)模型，如圖1所示。
對于彩色點云數(shù)據(jù)僅考慮到避免形貌失真是不夠的，這樣縮減的數(shù)據(jù)有嚴重的顏色失真；而我們采用的修正算法可以很好改變處理效果，在縮減數(shù)據(jù)的時候有效地保證了重構(gòu)結(jié)果的優(yōu)化，如圖5、8和9所示。
本發(fā)明針對激光掃描的規(guī)則數(shù)據(jù)提出了前期處理的一套方法。RGB空間柵格縮減算法按照掃描線對數(shù)據(jù)進行處理；但半自動除噪算法可以對三維點云進行整體處理，所以可以適應(yīng)更多的測量數(shù)據(jù)。整套算法基于Visual C++和OpenGL開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)，結(jié)合彩色三維顯示平臺和后期重構(gòu)算法，其處理效果和必要性被展示的更加明顯，是整個三維彩色數(shù)據(jù)處理過程中非常重要的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1.一種彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法，其特征是，依次包括下列步驟記憶3D顯示平臺中控制物體位置的模型變換矩陣(Model view matrix)、投影變換矩陣(Projection matrix)和視口變換矢量(View port vector)，并借助坐標變換關(guān)系把所有3D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為當前位置下的2D坐標；在點選擇區(qū)域，把點連成多邊形，使用下述判斷規(guī)則判定點的歸屬使用矢量叉積符號判斷點是否在選擇區(qū)域內(nèi)部，所有多邊形頂點和內(nèi)部任意點的連線與相鄰邊的叉積符號一致，而外部任意點則符號不一致；采用縮減算法實現(xiàn)對點云數(shù)據(jù)的采樣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法，其特征是，所述的縮減算法是包括依次下列步驟首先基于柵格算法對掃描線進行劃分；在每條掃描線上搜索顏色邊界，并使用顏色邊界點對柵格進一步劃分；最終得到的柵格以曲率夾角最大的一些點和顏色邊界點作為劃分邊界，在所有柵格中搜索曲率夾角最大點，保留這些點和所有邊界點作為縮減算法的結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法，其特征是，所述的柵格算法是指借助最大曲率夾角對每條掃描線進行循環(huán)柵格劃分，直到每個柵格的大小都不大于規(guī)定的值T，最后每個柵格內(nèi)的點使用柵格內(nèi)點的RGB中值進行代替。
全文摘要
本發(fā)明彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法，涉及三維數(shù)字化、逆向工程領(lǐng)域，具體講彩色三維點云數(shù)據(jù)前期處理算法。為提供高處理效率，并能得到很好的重構(gòu)模型和使重構(gòu)結(jié)果優(yōu)化，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，采用曲率夾角和弦高法自動剔除小區(qū)域的孤立和突起點；記憶3D顯示平臺中控制物體位置的坐標變換關(guān)系，并以此實現(xiàn)3D數(shù)據(jù)到當前控制位置2D坐標的轉(zhuǎn)換；手動點選區(qū)域，把點連成多邊形，規(guī)則判定點的歸屬進行大區(qū)域噪聲點去除；引入RGB空間的顏色距離定義，并以此判斷顏色差別，改進柵格縮減算法，提出RGB柵格縮減算法對彩色點云數(shù)據(jù)的重新采樣。本發(fā)明主要用于激光掃描彩色數(shù)據(jù)的前期處理。
文檔編號G01B11/03GK1783143SQ20051001506
公開日2006年6月7日 申請日期2005年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2005年9月9日
發(fā)明者孫長庫, 張效棟, 陶立 申請人:天津大學