一种基于点云的不可移动文物三维模型建立方法与流程

1.本发明专利属于测绘地理信息和文物保护技术领域，具体涉及一种基于点云的不可移动文物三维模型建立方法。


背景技术：

2.历史文化遗产是不可再生、不可替代的宝贵资源，“加强文物保护利用和文化遗产保护传承”是坚定文化自信的一个重要部分。在中国历经几代人接续努力，文物保护力度显著增强，文物保存状况持续改善，76.7万处不可移动文物、1.08亿件/套国有馆藏文物以及海量民间收藏文物，穿越历史时空、遍布广袤大地、赋彩百姓生活。
3.近几年，在地理信息行业领域利用倾斜摄影测量技术、三维激光扫描技术进行实景三维模型建立逐渐成为主流。基于航空和地面摄影技术，可以采集三维点云和构建模型；基于地面激光扫描技术，可以进行较大面积的三维点云场景采集，也能针对个别目标高精度扫描，进而构建模型；同时，利用手持式激光扫描仪，可以获取较小目标的高精度三维点云。所以，采用摄影测量和激光扫描技术进行文物古迹三维场景点云和影像采集，对较大规模的不可移动文物真实还原、构建厘米级甚至毫米级三维模型，是满足文物古迹保护目的行之有效的技术方法。
4.但是，无论是摄影测量建模还是三维激光扫描建模，受到地物相互遮挡和技术本身特点限制，单一方法会出现扫描漏洞和纹理缺失问题，较难获得满意的效果。例如：三维激光扫描拥有非常高的数学精度，但激光点是离散性的，纹理信息不能很好获取；而摄影测量建模可以很好获取纹理信息，但数学精度相比较低。


技术实现要素：

5.本发明的目的是为了解决背景技术中提及的问题，提供一种基于点云的不可移动文物三维模型建立方法，不仅能获得数学精度高的模型，同时还能使三维模型具有文物的纹理细节。
6.为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：
7.一种基于点云的不可移动文物三维模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.步骤一、数据采集和初步建模：
9.分别采用激光扫描并进行软件处理获得文物的第一三维点云模型；采用近景摄影测量并进行软件处理获得文物第二三维点云模型；
10.步骤二、点云模型配准：
11.以第一三维点云模型为基准模型，第二三维点云模型为配准模型，保持基准模型位置不变，移动配准模型，使其中心点与基准模型中心点重合；再将配准模型绕中心点旋转，使两模型基本重合；最后对配准模型的三维模型点进行迭代计算，使其三维模型点与基准模型的三维模型对应点平均距离小于给定阈值；
12.步骤三、文物模型修补：
13.对于步骤二得到的三维模型，判断两模型的重叠部分和非重叠部分，然后对点云密度更高的模型作全部保留，舍去点云密度低模型重叠部分，保留点云密度低模型非重叠部分；组合全部模型保留部分即为最终的文物三维模型。
14.作为优选，步骤一所述的第一三维点云模型获取方法：在文物四周架设测站并布设球状连接标靶，用激光器对文物扫描，直接获得各测站的激光点云，相邻测站点云覆盖重叠度要求在50％以上；然后通过配套软件，利用球状标靶做连接，对各扫描测站的点云进行拼接，构建出激光扫描的第一三维点云模型。
15.作为优选，步骤一所述的第二三维点云模型获取方法：用数码相机，对着文物拍照，要求照片全覆盖文物，相邻照片要求有65％以上的重叠度；然后在配套软件中进行匹配计算，构建三维面片模型，把三维面片模型的顶点提取出来，就构建出近景摄影测量的第二三维点云模型。
16.作为优选，步骤二中所述模型中心点确定方法：用测绘仪器测量标靶坐标，之后把全局坐标导入激光点云，得到三维模型的点云坐标，再通过公式
[0017][0018][0019][0020]
计算两个模型的中心坐标；
[0021]
其中，x,y,z是模型中心坐标值的三个坐标分量，xi,yi,zi模型对应第i个点坐标值的三维坐标值。
[0022]
作为优选，步骤二所述迭代计算方法为：
[0023]
设基准模型三维点集为u1，配准模型三维点集为u2，计算具体步骤如下：
[0024]
a，计算u2中的每一个点在u1点集中的对应近点；
[0025]
b，求使上述对应点对平均距离最小的刚体变换，求平移参数和旋转参数；
[0026]
c，对u2使用上一步求得的平移和旋转参数，得到新的变换点集u3；
[0027]
d，如果u3与u1满足两点集的平均距离小于给定阈值，则停止迭代计算；否则将u3作为新的u2重复步骤a至c，直到最新得到的变换点集u3与u1满足两点集的平均距离小于给定阈值。
[0028]
作为优选，步骤三所述的重叠部分和非重叠部分判定方法包括以下步骤：
[0029]
步骤(1)求取参考模型点云的法线。以基准配型或者配准模型作为参考模型，剩下的另一模型作为非参考模型；以参考模型的重心点为起始点，规定点云的法线以指向点云外部为正方向，计算参考模型中每一个点的法线矢量；
[0030]
步骤(2)以参考模型的点为起始，沿法线正反方向寻找非参考模型的点，以求取重叠区域，求取重叠区域之前，标记参考模型和非参考模型的所有点的类别字段值为“1”；
[0031]
求取重叠区域具体的方法为：
[0032]
首先，以法线为旋转轴，按指定距离值a为半径构建旋圆柱；
[0033]
其次，寻找落在圆柱内的点；若搜索到点，保存为备选点数据集，并认为参考模型和非参考模型在此处是重叠部分；
[0034]
最后计算备选点数据集中每个点到法线的距离，把距离最小的点做一个标记，并将其类别字段值修改成“6”；同时将与此备选点数据集对应的参考模型点的类别字段值修改成“2”；
[0035]
步骤(3)在步骤(2)中，若没有搜索到点，则认为是非重叠区域；同时将此参考模型点的类别字段值修改成“3”；
[0036]
参考模型中所有点经过上述过程后，类别字段指变为“2”或者“3”，非参考模型中所有点经过上述过程后，类别字段值变为“1”或者“6”；类别字段值为“2”和“6”的点云为重叠区，类别字段值为“1”或“3”为非重叠区。
[0037]
作为优选，步骤(2)中所述指定距离值a为基准模型和配准模型平均点间距的2倍。
[0038]
本发明的有益效果是：
[0039]
1、通过将激光扫描和近景摄影测量获得的三维点云模型删选结合，保留的三维点云所构成的文具三维模型不仅数学精度高，同时还兼具纹理细节，建模效果远胜过现有技术。
[0040]
2、采用迭代计算，使得两种模型匹配程度实现精确可控，方法简单，提高了效率，且保证了两种模型匹配的高精度。
[0041]
3、模型重叠和非重叠区域的判定方法，直观的将非重叠区域的点云单独区分开，从而为两种三维模型的删选结合提供了实现基础，进而实现了对文物三维模型细节缺失部分的修补，使得文物三维模型精度更高，同时兼具纹理细节。
附图说明
[0042]
图1为本发明的流程图；
[0043]
图2a为不可移动文物石螭首的示意图；
[0044]
图2b为激光扫描方法构建的石螭首三维点云模型图；
[0045]
图2c为近景摄影测量方法构建的石螭首三维点云模型图；
[0046]
图2d为激光扫描方法构建的石螭首三维点云模型部分放大图；
[0047]
图3a为配准模型绕中心点旋转对齐后两模型重叠的三维点云图；
[0048]
图3b为迭代计算后的石螭首三维点云模型图；
[0049]
图4a为修补后的三维点云模型高程渲染图；
[0050]
图4b为模型修补前后局部放大图。
具体实施方式
[0051]
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细描述。
[0052]
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
[0053]
如图1所示，本发明提供的一种基于点云的不可移动文物三维模型建立方法包括：数据采集建模、点云模型配准、文物模型修补三个步骤，下面以“石螭首三维建模”为实施例具体说明：
[0054]
第一步，数据采集与建模；第一步包括如下子步骤：
[0055]
(1)数据采集。采用p40激光扫描仪对图2a所示的石螭首文物扫描，并在石螭首四周架设测站并布设球状连接标靶，直接获得各测站的激光点云，共获得745355个激光点；利用高分辨率数码相机对石螭首文物拍照。
[0056]
(2)数据检查。检查激光扫描相邻测站点云覆盖重叠度是否大于50％；检查相邻照片的对目标的覆盖度是否满足大于65％的要求。若测站点云或相邻照片重叠度不够，需要重新到现场做补充数据采集。
[0057]
(3)文物点云模型构建。利用与激光硬件设备配套的软件，利用球状标靶做连接，对各扫描测站的点云进行拼接，构建出激光扫描的三维点云模型，如图2b所示。近景摄影获得的照片，在软件中进行匹配计算，构建三维面片模型，把三维面片模型的顶点提取出来，就构建出近景摄影测量的三维点云模型，共获得544360个影像匹配点，如图2c所示。从图2a与图2b、图2c对比，可以发现激光扫描方法获得的点云模型能够反映出石螭首三维轮廓和细部凸凹，但是模型有部分缺失，如图2d中箭头所示。
[0058]
第二步，点云模型配准；
[0059]
用精密的测绘仪器测量球状标靶坐标，精度可以达到0.1mm，之后把全局坐标导入三维点云模型。在点云模型配准之前，首先要确定不同方式获取模型的“角色”。用激光扫描的点云模型作为“基准模型”；影像建模的点云模型作为“配准模型”。对两种采集方法构建的点云模型进行配准，第二步包括如下子步骤：
[0060]
(1)基于中心坐标对准的粗配准。分别计算两个模型的中心坐标，计算公式为：
[0061][0062][0063][0064]
其中，x,y,z是模型中心坐标值的三个坐标分量，xi,yi,zi模型对应第i个点坐标值的三维坐标值。基准模型中心坐标不动，使配准模型的的中心点坐标与基准模型的一致，即移动配准模型，移动的量为两个模型的中心坐标值差值。
[0065]
(2)手动旋转模型，使两个模型大致对齐。基准模型位置不动，使配准围绕其中心点旋转，根据两个模型点云重合情况，确定旋转角度的大小，最终使两个模型基本重合。如图3a所示，暗色是配准模型的点云，亮色是基准模型的点云。
[0066]
(3)使用icp也即迭代最近点法进行精细配准。基准模型位置不动，在配准模型上用icp方法进行配准计算，注意icp方法通过计算机程序实施，无需人工手动计算。设基准模型三维点集为u1，配准模型三维点集为u2，icp方法的配准步骤如下：
[0067]
a，计算u2中的每一个点在u1点集中的对应近点；
[0068]
b，求使上述对应点对平均距离最小的刚体变换，求平移参数和旋转参数；
[0069]
c，对u2使用上一步求得的平移和旋转参数，得到新的变换点集u3；
[0070]
d，如果u3与u1满足两点集的平均距离小于给定阈值，则停止迭代计算；否则将u3作为新的u2重复步骤a至c，直到最新得到的变换点集u3与u1满足两点集的平均距离小于给定阈值。精细配准的石螭首三维点云模型如图3b所示，暗色是配准模型的点云，亮色是基准模型的点云。
[0071]
第三步，文物模型修补。两种方式获得的点云模型配准后，选择优势数据区块，构建新的点云模型，也即采用点云密度高的模型作为本底数据，其他方式获得的数据修补这个本底数据中的缺陷，主要是修补细节缺失区域。第三步包括如下子步骤(注意本步骤也通过计算机程序实现，无需人工手动计算)：
[0072]
(1)求取参考模型点云的法线。以基准配型或者配准模型作为参考模型，剩下的另一模型作为非参考模型，本实时例以基准模型为参考模型，配准模型为非参考模型；并以参考模型的重心点为起始点，规定点云的法线以指向点云外部为正方向。计算参考模型中每一个点的法线矢量。
[0073]
(2)以参考模型的点为起始，沿法线正反方向寻找非参考模型的点，以求取重叠区域。求取重叠区域之前，标记参考模型和非参考模型的所有点的类别字段值为“1”。
[0074]
求取重叠区域具体的方法为：
[0075]
首先，以法线为旋转轴，5mm(通常为模型平均点间距的1倍)为半径构建旋圆柱；
[0076]
其次，寻找落在圆柱内的点。若搜索到点，保存为备选点数据集，并认为两个模型在此处是重叠部分；
[0077]
最后，计算备选点数据集中每个点到法线的距离，把距离最小的点做一个标记，并将此点的类别字段值修改成“6”；同时将此备选点数据集对应的参考模型点的类别字段值修改成“2”。
[0078]
(3)在上一步骤(2)中，若没有搜索到点，则认为是非重叠区域。将对应的参考模型点的类别字段值修改成“3”。到此，两种模型的点可以根据其类别字段值判断其是否重叠，一共有3中情形，具体如下表：
[0079]
情形参考模型非参考模型区域类型一类别字段值为2类别字段值为6重叠区二类别字段值为3-非重叠区，仅参考模型有点三-类别字段值为1非重叠区，仅非参考模型有点
[0080]
(4)明确取舍原则，完成模型修补。明确保留密度高的模型点云的原则，对模型点云进行综合取舍。
[0081]
如果非参考模型的点云密度高，根据上一步(3)的结果，保留非参考模型的所有点云和参考模型中类别值为3的点云，同时舍弃参考模型中类别值为2的点云，注意经过步骤(2)参考模型所有点类别字段值已经都修改为2或者3；这样，就构建了新的文物点云模型，而完成了文物点云模型修补。
[0082]
修补后的点云模型如图4a所示，合并之前的点云总数为1289715个，融合之后的模型点数为987713个。局部放大如图4b所示，上半部分为模型修补之前，白点和灰暗点分别代表非参考模型和参考模型的局部点，下半部分为模型修补之后，所有点为修补融合非参考模型和参考模型后的局部点；
[0083]
如果参考模型的点云密度高，根据上一步(3)的结果，保留参考模型的所有点云和非参考模型中类别值为1的点云，同时舍弃非参考模型中类别值为6的点云，这样，就构建了新的文物点云模型，从而完成了文物点云模型修补。
[0084]
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的
普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。