一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正方法及其系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明涉及三維重建技術(shù)，尤其涉及一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]三維激光掃描技術(shù)(3D Laser Scanning Technology)可以連續(xù)、自動、不接觸、快速地采集大量的目標物表面三維點數(shù)據(jù)，即建點云(Point Clouds)。它是一種先進的全自動高精度立體掃描技術(shù)，是用三維激光掃描儀獲取目標物體表面各點的空間坐標，然后由獲得的測量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造出目標物的三維模型的一種全自動測量技術(shù)。三維激光掃描技術(shù)是繼GPS之后的又一項測繪新技術(shù)，已成為空間數(shù)據(jù)獲取的重要技術(shù)手段。
[0003]然而，在獲取點云數(shù)據(jù)時，由于設(shè)備精度、操作者經(jīng)驗、環(huán)境因素等帶來的影響，以及磁波衍射特性、被測物體表面性質(zhì)變化和數(shù)據(jù)拼接配準操作過程的影響，點云數(shù)據(jù)中將不可避免地出現(xiàn)一些噪聲點。實際應(yīng)用中除了這些測量隨機誤差產(chǎn)生的噪聲點之外，由于受到外界干擾如實現(xiàn)遮擋，障礙物等因素的影響，點云數(shù)據(jù)中往往存在著一些離主體點云即被測物體點云較遠的離散點，即離群點。這些產(chǎn)生的噪聲點與離群點對后續(xù)的點云處理流程影響很大，只有將噪聲點與離群點進行處理后，才能更好地進行配準、特征提取、曲面重建、可視化等后續(xù)處理。
[0004]去除點云的噪聲點與離群點的處理又可稱為點云平滑或者點云光順，也可稱為三維點云畸變校正。由于三維模型幾何特征的多樣性和噪聲本身的復(fù)雜性，故如何在光順的同時有效地保持模型的特征是一個亟待解決的問題。
[0005]目前，比較流行的光順算法大致可分為以下三類:一類是拉普拉斯光順算法，一類是基于濾波器的鄰域光順算法，還有一類是基于平均曲率流的光順算法。拉普拉斯算法是近年來得到廣泛應(yīng)用的一種算法，該算法能有效地調(diào)整網(wǎng)格使其密度和形狀都接近規(guī)則化，但是對于網(wǎng)格分布不均勻和含有大量不規(guī)則三角面片的樣件模型，這種過于均勻化的調(diào)整方法會導(dǎo)致原始模型的失真與變形?；跒V波器的鄰域光順算法雖然能夠保持物體的幾何特征，但是無法控制物體體積的變化，某些情況下會造成網(wǎng)格的變形與扭曲。平均曲率流算法雖然可以得到光順的效果，但是該算法未能很好地保持網(wǎng)格形狀，容易產(chǎn)生大量不規(guī)則的三角面片。
[0006]在申請?zhí)枮?01310483737.9的專利公開文件中，提出了一種點云平滑系統(tǒng)，包括:輸入模塊、處理模塊、計算模塊、擬合模塊、投影模塊及輸出模塊。利用上述模塊，可對產(chǎn)品的點云數(shù)據(jù)構(gòu)建曲面并進行三角網(wǎng)格化;根據(jù)相鄰點之間的距離標記相點；確定每個相點的鄰域點；確定每個相點所在的元素的類型；將在預(yù)設(shè)類型的元素上的相點及對應(yīng)的鄰域點擬合成相對應(yīng)的預(yù)設(shè)類型的面;根據(jù)所述相點的坐標將所述相點投影至與該相點對應(yīng)的擬合后的面上，并確定所述相點對應(yīng)的投影點的坐標;及輸出所有相點對應(yīng)的投影點的坐標。但該方法需要構(gòu)建曲面并進行三角網(wǎng)格化，較為復(fù)雜。
[0007]曲率濾波是一種圖像處理中的優(yōu)化算法，最早出現(xiàn)于龔元浩博士的博士論文第六章(ΕΤΗ E-Collect1n: Spectrally regularized surfaces)。無論是在二維圖像中的去噪、平滑問題還是在三維點云中的去噪、平滑問題，通常都是病態(tài)的，而病態(tài)的問題需要正則項。曲率正則化是病態(tài)問題常用的正則項，得到的模型通常較好，但是這些模型也難于求解。傳統(tǒng)的求解方法有兩種:一種基于梯度下降法，另一種基于Euler Lagrange方程。通常，后一種解法比前一種更加高效，但是如何得到該方程通常又非常復(fù)雜，而且得到的方程很難看出其對應(yīng)的物理意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:提供一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正方法及其系統(tǒng)，減小計算復(fù)雜度，提高平滑點云數(shù)據(jù)的效果和效率。
[0009]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正方法，包括
[0010]獲取三維點云模型；
[0011 ]獲取所述三維點云模型中的各個點m的K鄰域；
[0012]在所述點m的K鄰域中選取平面，獲取平面集A1;
[0013]分別計算點m到所述平面集A1中的平面的投影距離，確定最短距離CU;
[0014]將點m垂直投影到所述最短距離cU對應(yīng)的平面，獲取點m在所述最短距離cU對應(yīng)的平面上的投影點HU;
[0015]輸出所述投影點nu。
[0016]本發(fā)明還涉及一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正系統(tǒng)，包括
[0017]第一獲取模塊，用于獲取三維點云模型；
[0018]第二獲取模塊，用于獲取所述三維點云模型中的各個點m的K鄰域；
[0019]選取模塊，用于在所述點m的K鄰域中選取平面；
[0020]第三獲取模塊，用于獲取平面集A1;
[0021]計算模塊，用于分別計算點m到所述平面集^中的平面的投影距離；
[0022]確定模塊，用于確定最短距離di;
[0023]投影模塊，用于將點m垂直投影到所述最短距離Cl1對應(yīng)的平面；
[0024]第四獲取模塊，用于獲取點m在所述最短距離山對應(yīng)的平面上的投影點nu;
[0025]輸出模塊，用于輸出所述投影點nu。
[0026]本發(fā)明的有益效果在于:對三維點云模型中的點尋找K鄰域，根據(jù)所述K鄰域中的點構(gòu)造平面，實現(xiàn)三維曲率擬合，可減小計算復(fù)雜度;通過三維曲率計算點云的投影方位，將點云中的所有點垂直投影到距離所述點最近的平面，最后輸出其投影點，可以有效地去除點云中的噪聲點與離群點，很好地平滑點云模型，同時很好地保持了物體的細節(jié)和幾何特征未出現(xiàn)畸變，提高平滑點云數(shù)據(jù)的效果與效率，具有高效性和通用性等特點。
【附圖說明】
[0027]圖1為本發(fā)明一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正方法的流程圖；
[0028]圖2為本發(fā)明實施例一的建筑物點云數(shù)據(jù)示意圖；
[0029]圖3為圖2的部分點云數(shù)據(jù)放大效果圖；
[0030]圖4為圖3中的點云數(shù)據(jù)校正后的點云數(shù)據(jù)示意圖；
[0031]圖5為本發(fā)明一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0032]標號說明:
[0033]1、第一獲取模塊;2、第二獲取模塊;3、選取模塊;4、第三獲取模塊;5、計算模塊;6、確定模塊;7、投影模塊;8、第四獲取模塊;9、輸出模塊。
【具體實施方式】
[0034]為詳細說明本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容、所實現(xiàn)目的及效果，以下結(jié)合實施方式并配合附圖詳予說明。
[0035]本發(fā)明最關(guān)鍵的構(gòu)思在于:對三維點云中各個點的K鄰域構(gòu)造平面集，實現(xiàn)三維曲率的擬合，通過三維曲率計算點云的投影方位，實現(xiàn)點云畸變校正。
[0036]請參閱圖1，一種基于曲率濾波的三維點云畸變校正方法，包括
[0037]獲取三維點云模型；
[0038]獲取所述三維點云模型中的各個點m的K鄰域；
[0039]在所述點m的K鄰域中選取平面，獲取平面集A1;
[0040]分別計算點m到所述平面集A1中的平面的投影距離，確定最短距離CU;
[0041]將點m垂直投影到所述最短距離cU對應(yīng)的平面，獲取點m在所述最短距離cU對應(yīng)的平面上的投影點HU ;
[0042]輸出所述投影點nu。
[0043]從上述描述可知，本發(fā)明的有益效果在于:可以有效地去除三維點云模型的噪聲點與離群點，很好地平滑點云模型，實現(xiàn)三維點云畸變校正。
[0044]進一步地，所述“在所述點m的K鄰域中選取平面”具體為:在所述點m的K鄰域中依次選取3個點構(gòu)造平面。
[0045]進一步地，所述構(gòu)造平面的3個點不在一條直線上。
[0046]由上述描述可知，對三維點云中各個點的K鄰域構(gòu)造平面集，實現(xiàn)三維曲率的擬合，且方法簡單易懂。
[0047]進一步地，所述K的取值范圍為3-12。
[0048]進一步地，所述K的值為8。
[0049]由上述描述可知，使K處于一個適當?shù)姆秶?，防止K的取值過大，增加計算的復(fù)雜度，使得算法效率降低，避免過度校正。
[0050]進一步地，所述“獲取所述三維點云模型中的各個點m的K鄰域”具體為:通過KD數(shù)算法獲取所述三維點云模型中的各