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        一種提高三維點云特征點提取精度的方法探討

        2013-08-06 15:26:02劉信偉靖常峰羅德利杜明義蔡國印
        城市勘測 2013年1期
        關(guān)鍵詞:格網(wǎng)極值曲率

        劉信偉 ,靖常峰,羅德利,杜明義,蔡國印

        (1.北京建筑工程學(xué)院測繪學(xué)院,北京 100044;2.北京市市政專業(yè)設(shè)計院股份公司,北京 100037)

        1 引言

        特征點是幾何形狀的特征基元,它不因坐標(biāo)系的改變而變化。傳統(tǒng)特征點提取方法,如目視判讀或相似度匹配等,由于人為因素和相似度函數(shù)的誤差,所提取特征點精度受限。Woo[1]認(rèn)為測量點的法矢或曲率的突變是區(qū)域的邊界,提出將法矢或曲率的突變點作為特征點。馬驪溟[2]采用高斯曲率的方法,在散亂點云數(shù)據(jù)中提取特征點。Huang[3]在完成數(shù)據(jù)點三角網(wǎng)格化的基礎(chǔ)上,估算各測點的法矢和曲率,把曲率極值點作為邊界特征點。這些方法均是直接提取方法,直接采用掃描測量點作為特征點,精度受限于測量誤差,因此提取的特征點未必是曲面真正的特征點。本文從這個問題出發(fā),首先對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲數(shù)據(jù)和非感興趣數(shù)據(jù);然后確定適當(dāng)大小的鄰域,通過計算兩個相鄰點之間的高斯曲率K和平均曲率H,判斷出工作區(qū)內(nèi)特征點的大致位置,最后擬合目標(biāo)物體的局部曲面,解算出該曲面的極值特征點。

        2 點云的預(yù)處理

        三維激光掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù),通常包含測量過程中產(chǎn)生的噪聲數(shù)據(jù),影響表面重建[4~5]。此外,在三維點云數(shù)據(jù)中,還存在掃描物體之外其他物體的點云數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)雖然不屬于噪聲數(shù)據(jù),但我們不感興趣,需要將其去除[6~8]。因此,我們在局部點云數(shù)據(jù)的擬合之前,首先進(jìn)行點云數(shù)據(jù)的預(yù)處理[9~12]。點云的預(yù)處理的步驟如圖1所示。

        圖1 點云預(yù)處理步驟

        點云預(yù)處理工作是特征點提取的先決條件。預(yù)處理效果好,則特征點提取和后處理精度高、效率高,擬合曲面更接近被掃描物體的真實情況,所提取的曲面極值特征點更接近于物體的真實特征點,否則反之。

        3 曲面極值特征點的獲取

        選用三角格網(wǎng)模型模擬表達(dá)被掃描物體表面是一種常用方法,模型簡潔并且可以很好的表達(dá)高度不規(guī)則物體表面的拓?fù)潢P(guān)系[13]。三角格網(wǎng)模型如圖2所示。

        圖2 河南洛陽一佛像的貼圖后三角格網(wǎng)模型

        每個頂點Di,在其周圍有N個網(wǎng)格頂點,基于它們的局部關(guān)系確定頂點Di(xi,yi,zi)。用函數(shù)式z=f(x,y)表示Di的局部曲面。二階多項式:

        采用最小二乘法,求解多項式函數(shù)式(1)的系數(shù)。多項式(1)中的系數(shù)確定,準(zhǔn)確的頂點D'i(Di在擬合曲面中的位置)的坐標(biāo)位置也將確定??梢杂萌缦露囗検奖硎尽?/p>

        頂點Di附近的N個鄰近點的精度和合適的擬合多項式函數(shù)是擬合最佳曲面的關(guān)鍵。根據(jù)需要,選擇合適的控制因素以獲得期望的結(jié)果。多次平滑也可以應(yīng)用到三角格網(wǎng)建立的過程中,以獲得更加光滑的表面模型。平滑區(qū)域的大小通常是直徑2個~3個三角格網(wǎng)的圓曲面。這樣的曲面可以大大降低局部噪聲對明顯局部特征的影響。

        三角格網(wǎng)曲面經(jīng)過平滑后,削弱了測量噪聲,消除了小的幾何特征,較好地保存了主要的表面特征數(shù)據(jù)。這樣較明顯地減小特征匹配搜索過程的復(fù)雜性,獲得可靠的初始剛體變換值。通過平滑確實改變了測量數(shù)據(jù)點的位置,但是它的改變是十分微小的(我們可以通過擬合曲面函數(shù)式解求這個微小變化),因此,平滑而引起的局部幾何變形不會對最終的配準(zhǔn)產(chǎn)生影響。

        得到較好的擬合曲面后,根據(jù)高等數(shù)學(xué)中解求極值點的方法,進(jìn)行計算。根據(jù)式(2),可得:

        由式(3)和式(4)得到極值點的x值和y值,把x值和y值代入式(2)解算出z值,這樣就得到了曲面的極值特征點坐標(biāo)(x,y,z)。

        4 擬合曲面的參數(shù)求解

        對取出的三維點云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,然后根據(jù)最小二乘原理,解求函數(shù)式式(2)中的系數(shù),確定曲面的顯示表達(dá)式。

        式中:n為點數(shù);N為系數(shù)個數(shù):n-N為多余觀測。

        設(shè)定一個限差ε作為評定精度的標(biāo)準(zhǔn)。本文在做實驗時,限差ε的取值是點云掃描精度的1/2。若δ>ε,則說明存在粗差,精度不可取,應(yīng)對每個測量點的平差殘余誤差vz進(jìn)行比較檢查,最大者為粗差,將其剔除或重新選點后再進(jìn)行平差,直至滿足δ<ε為止。

        這樣求解出的參數(shù),可以與式(2)聯(lián)合解算,求解擬合空間曲面的極值特征點。

        5 實驗結(jié)果及精度分析

        5.1 實驗

        利用Geomagic Studio 9.0從佛像的三維點云數(shù)據(jù)中取出部分的點云數(shù)據(jù)。保存為.obj格式的文件,然后再另存為.txt格式的文本文件。

        通過上面介紹的參數(shù)求解的方法,求解擬合曲面的函數(shù)表達(dá)式,進(jìn)而求得擬合曲面的極值點坐標(biāo)。同時分析擬合曲面及其極值特征點的精度。

        編程求解出的擬合曲面的函數(shù)式為:

        5.2 精度分析

        將取出的點云數(shù)據(jù)中未參與擬合計算的部分點作為檢核點,進(jìn)行檢核,求解其擬合精度。表1為部分點的檢核情況。

        擬合曲面的精度分析 表1

        根據(jù)式(8),求解擬合曲面的擬合精度為:0.0009374。擬合曲面極值點坐標(biāo)為:(-0.080337,-2.220626,2.749954)。

        6 討論及結(jié)論

        預(yù)處理的必要性。一般來說,三角形網(wǎng)格是通過含有噪聲數(shù)據(jù)的點云數(shù)據(jù)構(gòu)建的。由于頂點位置處可能存有噪聲,導(dǎo)致產(chǎn)生大量的小特征碎片,每個特征碎片含幾個三角形切面,具有相同的局部表面類型。這些特征碎片不是局部特征的真實描述,并且在其他網(wǎng)格上也沒有與之對應(yīng)的特征,增加了特征匹配的虛假率。為了提高特征匹配的效率和可靠性,需要采取一些算法去除這些小的特征碎片。

        曲面擬合前初始判斷的必要性。要想進(jìn)一步提高結(jié)果的可靠性,還應(yīng)對曲面的頂點或是谷點進(jìn)行初始判斷。求取每兩個相鄰點之間的高斯曲率K和平均曲率H,高斯曲率K和平均曲率H的不同值的組合代表8種不同的曲面類型。局部曲面類型可以分為8類,可以提供一個離散的搜索區(qū)間,判斷曲面類型。然后,在判斷后的頂點附近取10個左右的點云數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行曲面擬合,求得曲面極值特征點,這樣所求結(jié)果可靠性會更高。

        在做實驗時,點云的預(yù)處理,坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,曲面特征的初始判斷以及曲面的擬合等,每一步都十分關(guān)鍵。每一步處理的好壞,都直接影響提取特征點的精度。

        [1]Woo H,Kang E,Wang Sem - yung,et al.A New Segmentation Method for Point Cloud Data[J].International Journal of Machine Tools andManufacture(S0890 -6955),2002,42(2):167~178.

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