多个激光扫描的配准的制作方法
【技术领域】
[0001]本文所讨论的实施方式涉及多个激光扫描的配准(registrat1n)。
【背景技术】
[0002]激光扫描被用于探测许多不同的场景，例如建筑工地、历史建筑物、工业设施或任何其他适用的场景。激光扫描可以被用于获得场景的准确三维(3D)模型。在多个位置处对场景进行许多次多个扫描并且组合多个扫描以获得场景的完整3D模型。扫描的组合通常包括确定在扫描之一中场景的位置相对于在另一扫描中场景的相同位置的定位的相对定位，这可以被称为“扫描配准”。
【发明内容】
[0003]根据至少一个实施方式，一种确定扫描界(Scanworld)之间的配准的方法可以包括基于第一扫描界的第一点数据来确定场景的第一视点(viewpoint)。第一扫描界可以包括由第一激光扫描仪在第一位置处所取得的关于场景的信息，并且第一点数据可以表示场景的三维(3D)几何。该方法还可以包括基于第二扫描界的第二点数据来确定场景的第二视点。第二扫描界可以包括由第二激光扫描仪在第二位置处所取得的关于场景的信息，并且第二点数据可以表示场景的3D几何。该方法还可以包括基于第一视点来生成第一经矫正图像并且基于第二视点来生成第二经矫正图像。另外，该方法可以包括基于第一视点和第二视点来确定第一扫描界与第二扫描界之间的配准。
[0004]实施方式的目的和优点将至少由在权利要求中特别指出的元素、特征和组合来实现和取得。
[0005]应理解的是，前面的总体描述和下午的详细描述二者均为示例性和说明性的，而并非是对如所要求保护的本发明的限制。
【附图说明】
[0006]将通过使用附图来额外地具体并且详细地描述和说明示例性实施方式。
[0007]图1示出了可以由一个或更多个扫描激光器扫描的示例性场景；
[0008]图2示出了用于生成扫描界的图像特征和关联点的集合的示例性方法的流程图；
[0009]图3示出了用于确定扫描界之间的配准的示例性方法的流程图；以及
[0010]图4是示出被布置成确定扫描界之间的配准的示例性计算设备的框图。
【具体实施方式】
[0011]激光扫描仪通过利用激光扫描场景并且采集数千、数百万或者数十亿个与该场景相关联的三维位置信息的点来收集关于场景的数据。点和相关联信息可以被保存作为点数据，该点数据可以被收集作为“点云”。在一些实施方式中，这些点可以被密集地收集以使得关联的点数据可以被用于高效地重建由激光扫描仪扫描的场景的情景。
[0012]许多激光扫描仪还包括被配置成获取场景的画面的一个或更多个摄像机，使得可以由激光扫描仪生成场景的一个或更多个图像。图像和关联的图像数据可以被组合在一起并且被映射到点数据中的点，以生成比只使用图像或点数据实现的情景重建的更完整的情景重建。由激光扫描仪在特定位置取得的点和关联的点数据和/或图像和关联的图像数据可以被称作“扫描界”。另外，扫描界中的点数据和图像数据可以称作扫描界数据集合。在本公开内容中，术语“扫描界”和“扫描界数据集合”有时可以被互换地使用。此外，术语“图像”和“图像数据”有时可以被互换地使用，以及术语“点”和“点数据”有时也可以被互换地使用。在一些实施方式中，激光扫描仪可以被配置成基于包含在由激光扫描仪的激光所测量的点云中的信息而不是由一个或更多个摄像机拍摄的图像来生成图像。例如，可以基于由激光所记录的且包含在点数据中的点的点强度或点颜色来生成图像。
[0013]在多个位置对场景进行许多次多扫描以生成多个扫描界。如在下面进一步详细公开的，包含在多个扫描界中的图像和点数据可以被用于确定在扫描界之一中与场景的位置相关联的点相对于在另一扫描界中与相同位置相关联的对应点的定位的相对定位。使得来自一个扫描界的点和图像能够被映射到另一扫描界的点和图像的变换可以被称为“扫描配准”。用于与特定场景相关联的扫描界的扫描配准可以被用于通过组合来自不同扫描界的点和图像数据来生成特定场景的三维(3D)模型。
[0014]在一些实施方式中，扫描配准可以被执行以确定扫描界之间的一个或更多个变换元组{S，R，T}。变换元组{S，R，T}可以表示一个扫描界中的点相对于另一扫描界中的对应点的比例(“S”)、旋转(“R”)和平移(“T”)。
[0015]例如，第一扫描界和第二扫描界可以与特定场景相关联。另外，第一扫描界可以具有与特定场景的位置相关联的、在第一扫描界中具有坐标“A”( “pA”)的点。第二扫描界可以具有与相同位置相关联的、在第二扫描界中具有坐标“B”(“pB”)的对应点。另外，第一扫描界中的坐标的关系相对于第二扫描界中的坐标的关系可以由变换元组{S，R，"!^来表示，使得“PB”相对于第一扫描界的坐标系的位置可以通过以下表达式来表示:
[0016]pB= S*R*p a+T
[0017]现在将参照附图来说明本公开内容的实施方式。
[0018]图1示出了根据本文所描述的至少一个实施方式的、可以由一个或更多个扫描激光器扫描的不例性场景100。在所不实施方式中，第一扫描激光器102a可以被配置成在第一位置104a处扫描场景100以生成场景100的第一扫描界，该第一扫描界包括场景100的第一点云和第一图像。另外，第二扫描激光器102b可以被配置成在第二位置104b处扫描场景100以生成场景100的第二扫描界，该第二扫描界包括场景100的第二点云和第二图像。
[0019]在所示示例中，场景100可以包括建筑物106，使得第一扫描界和第二扫描界的第一点云和第二点云中的点数据可以包括与建筑物106的3D几何和总体外观相关联的信息。另外，包含在第一扫描界和第二扫描界中的图像可以包括关于建筑物106的整体外观和颜色的信息。
[0020]在一些实施方式中，第一扫描激光器102a可以被配置成还通过将第一扫描激光器移动至第二位置104b并且在第二位置104b处执行扫描来替代第二扫描激光器102b生成第二扫描界。类似地，第二扫描激光器102b可以被配置成还通过将第二扫描激光器移动至第一位置104a并且在第一位置104a处执行扫描来替代第一扫描激光器102a生成第一扫描界。
[0021]可以确定第一扫描界和第二扫描界的配准(例如，变换元组)使得可以生成场景100的3D模型。在一些实施方式中，可以根据下面针对图2和图3描述的方法200和300来确定配准。
[0022]图2示出了根据本文所描述的至少一个实施方式的、用于生成扫描界的图像特征和关联点的集合的示例性方法200的流程图。图像特征和关联点的集合可以被称为“点特征”，并且可以被用于确定与扫描界和另一扫描界相关联的配准，如下面针对图3的方法300进一步详细描述的。为了帮助说明方法200，参考上述包括第一扫描界和第二扫描界的图1的元素。然而，所描述的原理适用于从任何适用场景中导出的任何适用的扫描界。
[0023]方法200可以开始，并且在块202处，可以确定来自扫描界的一个或更多个视点。视点可以是基于在另一扫描界中有可能相似的视点而确定的。例如，在块202处，来自针对图1所描述的第一扫描界的第一视点可以是基于与第二扫描界中的第二视点可能具有场景100的相似视角(perspective)的第一视点而确定的。使第一扫描界和第二扫描界的视点具有相似视角可以有助于识别第一扫描界和第二扫描界的共同特征，这还可以有助于确定第一扫描界和第二扫描界之间的配准。
[0024]在一些实施方式中，可以基于默认视点例如立方体贴图(cube map)投影来选择一个或更多个视点。例如，针对图1，如果第一立方体位于第一位置104a处，则可以从第一立方体的视角。针对第一扫描界而生成与第一立方体贴图相关联的视点。类似地，如果第二立方体位于第二位置104b处，则可以从第二立方体的视角、针对第二扫描界而生成与第二立方体贴图相关联的视点。
[0025]在一些实施方式中，还可以基于可以从包含在扫描界中的点数据导出的信息来选择一个或更多个视点。例如，可以基于可从每个扫描界中的点数据导出的一个或更多个突出方向来选择一个或更多个视点。突出方向可以是与对应于扫描界的场景相关联的主导方向。例