基于點云的邊界特征直接提取技術(shù).pdf

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1、第卷第期機械工程學(xué)報年月基于點云的邊界特征直接提取技術(shù)柯映林范樹遷浙江大學(xué)機械與能源工程學(xué)院杭州摘要邊界作為反求工程建模的重要幾何特征信息,對重建曲面模型的品質(zhì)和精度起著重要的作用。首先對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行空間三維劃分,建立基于空間柵格的邊界提取模型,然后通過研究線性時間復(fù)雜度的種子邊界柵,。,格識別和生長算法以及空間拓?fù)錁?gòu)型推理算法實現(xiàn)從點云數(shù)據(jù)中直接獲取邊界信息應(yīng)用實例表明算法的運行速度快、穩(wěn)定性好,能夠可靠地提取空間任意分布點云數(shù)據(jù)的內(nèi)外邊界。關(guān)鍵詞點云邊界提取空間柵格拓?fù)錁?gòu)型中圖分類號仔,。,從而提取出邊界目叮舀基于點云數(shù)據(jù)的空間三維劃分建立了邊界提取的

2、數(shù)學(xué)模型,并通過研究線性時間復(fù)雜度的空間分,隨著激光測量技術(shù)和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展割和空間拓?fù)錁?gòu)型推理算法,實現(xiàn)了任意非均勻分,。先進(jìn)的產(chǎn)品表面數(shù)字化測量設(shè)備得到了推廣應(yīng)用布點云數(shù)據(jù)的內(nèi)外邊界的提取。,使反求工程設(shè)計技術(shù)得到了新的發(fā)展目前在產(chǎn),品反求工程設(shè)計的初期可以將一個復(fù)雜的產(chǎn)品設(shè)算法描述及實現(xiàn),。計原型表達(dá)為大量的離散點即通常所說的點云,二,、如何從這種離散的點云信息中快速把握產(chǎn)品外形的點云是空間散亂點的集合即口護(hù)乃,’,,,,關(guān)鍵幾何特征成為基于點云的反求工程建為表示點云的邊界日瓜卜幾幾如圖。模研究的核心點云邊界是指能夠表達(dá)實物樣件原。,幾表示點,

3、所示其中云的外邊界在某些情況下始邊界特征的測量點,或者由這些測量點連接成的可,一,是。,以為空集表示點云的內(nèi)邊界曲線邊界不僅作為表達(dá)曲面的重要幾何特征而,且作為求解曲面的定義域?qū)χ亟ㄇ婺Ｐ偷钠焚|(zhì)多條內(nèi)邊界的集合,也可以為空集合。從點云中提一。和精度起著重要的作用,口日,取邊界就是從集合中找到它的子集口使得刁口,、目前邊界提取技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像工業(yè)斷層掃中的所有元素能夠表達(dá)原始曲面邊界特征。描圖像等二維圖像處理領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。在反求工程領(lǐng)域,點云具有三維空間分布的不均勻性特點,所以本身不存在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)表達(dá)模型。為提取點,云的邊界人們通常要建立點云的三角網(wǎng)格

4、數(shù)學(xué)模。,型然而適應(yīng)任何數(shù)據(jù)對象的點云三角化算。,法還沒有得到完全有效的解決同時三角化算法本身的時間復(fù)雜度高,通過三角網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來提取邊界在曲面反求過程中效率非常低。直接從點云中提取邊界的技術(shù)目前只適合能夠找到投影面,并且空間均勻密集分布的點云。即如果原始曲面是單,則將點值曲面云數(shù)據(jù)投影到平面如果原始曲面是廣義柱面,則將數(shù)據(jù)投影到柱面如果原始曲面,。是廣義球面則將數(shù)據(jù)投影到球面在投影面上依據(jù)建立的邊界識別準(zhǔn)則提取出邊界后映射到三維,圖點云及其邊界一一一、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃教育部優(yōu)秀骨干教的形狀通常不好定義,具有不明確性。。沁師基金和教育部博士點專項基

5、金聯(lián)合資助項目,,收到初稿,收到修改稿要獲得日口必須建立邊界的識別準(zhǔn)則即點云中年月柯映林等基于點云的邊界特征直接提取技術(shù)。。,具有何種性質(zhì)的點才能被認(rèn)為是邊界上的點邊界格和非邊界柵格其中邊界柵格中包含點云的邊,也可能包含非邊界點而非邊界柵格中提取算法可以通過以下幾個步驟實現(xiàn)以點云密度界點只包為基本參數(shù)對點云的空間最小包圍盒進(jìn)行網(wǎng)格劃含非邊界點。要實現(xiàn)邊界柵格和非邊界柵格的完全分,分離,使用產(chǎn)生空間柵格建立空間柵格的拓?fù)溥B接數(shù)學(xué)空間柵格的所有拓?fù)潢P(guān)系來直接實現(xiàn)非,。,模型產(chǎn)生邊界種子?xùn)鸥穹N子?xùn)鸥裱剡吔绶较虻某＠щy但是可以只通過柵格的面拓?fù)潢P(guān)系來直,,生長產(chǎn)生

6、所有邊界柵格利用邊界柵格的對點云觀地確定種子邊界柵格再通過種子邊界柵格的生的區(qū)域分割,提取出點云邊界點集合。下面分別對長算法來自動實現(xiàn)邊界柵格和非邊界柵格的區(qū)域的這些步驟進(jìn)行詳細(xì)闡述。完全分離。網(wǎng)格劃分如果按照實格和空格對空間柵格進(jìn)行二值化處,,,,對于空間非均勻分布的點,理并定義為柵格的拓?fù)浞较騽t可以直接沁云利用點的鄰,,。域內(nèi)其他點的分布狀況作為基本準(zhǔn)則是合適的。確利用函數(shù)得到種子邊界柵格對于任意,,,,同樣要考慮點令定點鄰域的大小云中包含點的數(shù)、。量原始曲面邊界的彎曲程度和點云分布情況描,以,藝藝,,,述鄰域大小參數(shù)的特征量是點云密度這里采用一心‘一

7、‘‘一‘二吐口“戶汁〕如下方法估算在點,云中隨機取出點對每個,夕,點尸找出點,云內(nèi)與其最近的多個點將這些點與,,,的距離求平均值‘最后對所有的‘求平均值式中表示空間柵格二值化函數(shù)如果函數(shù)值為,則表示該柵格為實格如果函數(shù)值為,則得到點,即,‘。云密度的估計值。,,,表示該柵格為空格如果并且當(dāng),,習(xí)時滿足某些條件的約束,則空間實格是點云包圍盒是指平行于坐標(biāo)平面包含所有點,。,,,的空間立方體可以用通過對散亂點坐標(biāo)沿坐標(biāo)種子邊界柵格約束條件是時,。軸方向快速排序后計算得到坐標(biāo)最值來描述即柵格三個拓?fù)浞较蚴噶烤€性相關(guān),,,,,。,場漏呱在實際應(yīng)用中為種子邊界柵格有

8、三種類型,如圖所示,每種,。避免有些散亂點位于包圍盒的表面上將三個