一种三维点云数据的处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于三维点云数据处理方法技术领域，具体涉及一种三维点云数据的精简 处理方法。
【背景技术】
[0002] 随着计算机视觉、光学领域等相关技术的发展，逆向工程的发展也越发迅速。目 前，在逆向工程中，数据采集技术主要分为接触式采集方式与非接触式采集方式两大类，采 集得到的点云主要有扫描线式点云数据、阵列式点云数据、三角网格式点云数据以及散乱 点云数据四类。由于采集得到的点云密度一般比较大，所以为了节省存储空间以及缩短后 续重建的时间，对得到的点云数据进行精简尤为必要。
[0003] 近年来，国内外许多学者都对点云精简进行过研宄，方法也有很多。对于三维点云 进行精简，主要可以划分为两大类，第一类就是利用拓扑关系进行精简，比如利用包围盒进 行精简；第二类是根据不同的方式寻找代表点来进行点云精简，例如：基于曲率的精简方 法、基于法向量的精简方法等。但是目前的这些方法都有一定的缺点，如包围盒法进行点云 精简时对所有数据一视同仁，这样对特征的保留就不明显；曲率精简法对特征的保留很好， 但是对于曲面上的点，由于计算出的曲率值大小变化不大，所以会当成是非特征点而进行 大幅度的精简，这样会导致最后重建的效果不好；还有一些方法虽然可以较好地保留特征 信息，但计算量增加。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是解决现有对三维点云进行精简的方法存在的三维物体表面特征 保留不好、重建的效果不好和计算量大的技术问题，提供一种三维点云数据的处理方法。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
[0006] 一种三维点云数据的处理方法，包括以下步骤：
[0007] 1)将三维物体放置在旋转平台上，利用Kinect相机同时采集三维物体在多个视 角下的彩色图像与深度图信息，并由深度图信息得到三维物体在多个视角下的三维点云数 据；
[0008] 2)将多个视角下的三维点云数据利用配准算法得到三维物体整体的三维点云数 据；
[0009] 3)将彩色图像进行灰度化处理得到灰度图像，将灰度图像的每个像素点的灰度值 记为gi;
[0010] 4)进行坐标系变换：首先将灰度图像像素坐标系对应到彩色图像像素坐标系，并 按照以下转换方式将彩色图像像素坐标系变换至深度图像像素坐标系：彩色图像像素坐标 系一彩色图像物理坐标系一彩色图像摄像机坐标系一世界坐标系一深度图像摄像机坐标 系一深度图像物理坐标系一深度图像像素坐标系，最后将深度图像像素坐标系对应到整体 的三维点云数据中；
[0011] 5)对步骤2)中得到的整体的三维点云数据利用八叉树的方法进行拓扑划分，在 进行八叉树拓扑划分之后，对每一个子立方体进行编码，编码为Q，编码Q是每一个子立方 体的唯一编码，将编码Q对应子立方体中的三维点记Sai，其中iG{〇，…，k}，k为该子 立方体中三维点的个数；
[0012] 6)计算每一个子立方体中的三维点％的平均距离丨，比较三维点％的平均距离Z 的大小，将最小的平均距离丨所对应的三维点记为％，接着将三维点％所对应的灰度值81与 三维点a(l所对应的灰度值g^进行比较，获得灰度值g1与灰度值g^差的绝对值，该绝对值记 为e，通过比较绝对值e与给定阈值的大小，来判断该处灰度值变换是否明显，特征信息是 否充足，并根据灰度图像像素坐标系与三维点云数据的对应关系设定相应的精简率；若绝 对值e小于给定阈值，则认为该处灰度值变换不明显，特征信息不足，并根据灰度图像像素 坐标系与三维点云数据的对应关系设定较大的精简率；反之，若绝对值e大于给定阈值，则 认为该处灰度值变换明显，特征信息较多，并根据灰度图像像素坐标系与三维点云数据的 对应关系设定较小的精简率。
[0013] 本发明采用以上技术方案，利用采集点云数据时Kinect相机同步得到的彩色图 像中的信息对三维点云进行精简，该方法将彩色图与点云结合起来进行精简，能够避免采 集及精简过程造成的物体表面一些曲率没有显著变化但却是特征信息的点云数据的丢失； 可以根据物体本身的灰度信息设定相应的精简率进行精简；也可以根据主观因素保留自己 认为比较重要的特征点，选择性的精简点云。因此，与【背景技术】相比，本发明具有能够很好 的保留三维物体表面特征并且具有良好的三维重建效果和计算量小的优点。
[0014] 为表明本发明具有以上优点，对同一三维物体整体点云数据采用曲率精简法、格 栅法以及本发明所述处理方法进行了对比，对比结果见表1。
[0015] 表1三种算法精简结果对比[00161
【主权项】
1. 一种三维点云数据的处理方法，其特征在于：包括以下步骤： 1) 将三维物体放置在旋转平台上，利用Kinect相机同时采集三维物体在多个视角下 的彩色图像与深度图信息，并由深度图信息得到三维物体在多个视角下的三维点云数据； 2) 将多个视角下的三维点云数据利用配准算法得到三维物体整体的三维点云数据； 3) 将彩色图像进行灰度化处理得到灰度图像，将灰度图像的每个像素点的灰度值记为 Si； 4) 进行坐标系变换：首先将灰度图像像素坐标系对应到彩色图像像素坐标系，并按照 以下转换方式将彩色图像像素坐标系变换至深度图像像素坐标系：彩色图像像素坐标系一 彩色图像物理坐标系一彩色图像摄像机坐标系一世界坐标系一深度图像摄像机坐标系一 深度图像物理坐标系一深度图像像素坐标系，最后将深度图像像素坐标系对应到整体的三 维点云数据中； 5) 对步骤2)中得到的整体的三维点云数据利用八叉树的方法进行拓扑划分，在进行 八叉树拓扑划分之后，对每一个子立方体进行编码，编码为Q，编码Q是每一个子立方体的 唯一编码，将编码Q对应子立方体中的三维点记Sai，其中iG{〇，…，k}，k为该子立方 体中三维点的个数； 6) 计算每一个子立方体中的三维点的平均距离『，比较三维点&1的平均距离『的大 小，将最小的平均距离〖所对应的三维点记为a。，接着将三维点所对应的灰度值gi与三 维点a。所对应的灰度值g^进行比较，获得灰度值g1与灰度值g^差的绝对值，该绝对值记 为e，通过比较绝对值e与给定阈值的大小，来判断该处灰度值变换是否明显，特征信息是 否充足，并根据灰度图像像素坐标系与三维点云数据的对应关系设定相应的精简率。
【专利摘要】本发明属于三维点云数据处理方法技术领域，具体涉及一种三维点云数据的精简处理方法。本发明主要解决了现有对三维点云进行精简的方法存在的三维物体表面特征保留不好、重建的效果不好和计算量大的技术问题。本发明利用采集点云数据时Kinect相机同步得到的彩色图像中的信息对三维点云进行精简，该方法将彩色图与点云结合起来进行精简，能够避免采集及精简过程造成的物体表面一些曲率没有显著变化但却是特征信息的点云数据的丢失；可以根据物体本身的灰度信息设定相应的精简率进行精简；也可以根据主观因素保留自己认为比较重要的特征点，选择性的精简点云。本发明具有能够很好的保留三维物体表面特征并且具有良好的三维重建效果和计算量小的优点。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104778691
【申请号】CN201510160208
【发明人】况立群, 姚亚盼, 韩燮, 于雅慧
【申请人】中北大学
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月7日